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怎么进行大数据中R语言的生存分析

发表于：2025-02-01 作者：千家信息网编辑

千家信息网最后更新 2025年02月01日，本篇文章为大家展示了怎么进行大数据中R语言的生存分析，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。根据上面的生存分析的介绍可以大概的了解了生存分析的概念和原理

千家信息网最后更新 2025年02月01日怎么进行大数据中R语言的生存分析

本篇文章为大家展示了怎么进行大数据中R语言的生存分析，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

根据上面的生存分析的介绍可以大概的了解了生存分析的概念和原理以及KM曲线的绘制。但是生存分析中COX回归的结果不容易直接输出，下面简单的介绍一种自定义函数，批量并且规则的输出结果的方式。

#载入所需的R包

library("survival")library("survminer")

#载入并查看数据集

data("lung")head(lung)
 inst time status age sex ph.ecog ph.karno pat.karno meal.cal wt.loss1    3  306      2  74   1       1       90       100     1175      NA2    3  455      2  68   1       0       90        90     1225      153    3 1010      1  56   1       0       90        90       NA      154    5  210      2  57   1       1       90        60     1150      115    1  883      2  60   1       0      100        90       NA       06   12 1022      1  74   1       1       50        80      513       0

#cox 回归分析

res.cox <- coxph(Surv(time, status) ~ sex, data = lung)res.coxsummary(res.cox)Call:coxph(formula = Surv(time, status) ~ sex, data = lung)  n= 228, number of events= 165       coef exp(coef) se(coef)      z Pr(>|z|)   sex -0.5310    0.5880   0.1672 -3.176  0.00149 **---Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1    exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95sex     0.588      1.701    0.4237     0.816Concordance= 0.579  (se = 0.022 )Rsquare= 0.046   (max possible= 0.999 )Likelihood ratio test= 10.63  on 1 df,   p=0.001111Wald test            = 10.09  on 1 df,   p=0.001491Score (logrank) test = 10.33  on 1 df,   p=0.001312

COX回归的结果中需要提取HR，HR的置信区间，wald.test和 p.value的信息，最简单的是在summary结果中进行复制粘贴，当然效率很低。假设当变量成百上前后，会发生什么呢？

--------------------复制粘贴N*成百上千次！！！

还可以构建自定义函数，数据框的形式一次输出所有变量的COX回归结果

#查看待分析的变量

covariates <- names(lung[,4:10])covariates[1] "age"       "sex"       "ph.ecog"   "ph.karno"  "pat.karno" "meal.cal"  "wt.loss"

#构建自定义函数，以数据框形式输出结果

univ_formulas <- sapply(covariates,                        function(x) as.formula(paste('Surv(time, status)~', x)))

#设定函数输出的信息

univ_models <- lapply( univ_formulas, function(x){coxph(x, data = lung)})# Extract data univ_results <- lapply(univ_models,                       function(x){                           x <- summary(x)                          p.value<-signif(x$wald["pvalue"], digits=2)                          wald.test<-signif(x$wald["test"], digits=2)                          beta<-signif(x$coef[1], digits=2);#coeficient beta                          HR <-signif(x$coef[2], digits=2);#exp(beta)                          HR.confint.lower <- signif(x$conf.int[,"lower .95"], 2)                          HR.confint.upper <- signif(x$conf.int[,"upper .95"],2)                          HR <- paste0(HR, " (",                                        HR.confint.lower, "-", HR.confint.upper, ")")                          res<-c(beta, HR, wald.test, p.value)                          names(res)<-c("beta", "HR (95% CI for HR)", "wald.test",                                         "p.value")                          return(res)                          #return(exp(cbind(coef(x),confint(x))))                         })

#输出所有变量的COX结果

res <- t(as.data.frame(univ_results, check.names = FALSE))as.data.frame(res)
              beta HR (95% CI for HR) wald.test p.valueage          0.019            1 (1-1)       4.1   0.042sex          -0.53   0.59 (0.42-0.82)        10  0.0015ph.ecog       0.48        1.6 (1.3-2)        18 2.7e-05ph.karno    -0.016      0.98 (0.97-1)       7.9   0.005pat.karno    -0.02   0.98 (0.97-0.99)        13 0.00028meal.cal  -0.00012            1 (1-1)      0.29    0.59wt.loss     0.0013         1 (0.99-1)      0.05    0.83

OK！可以write了，至于csv还是txt ，啦意随。。。

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