选择“至事件时间（响应）”变量

从数据表中选择包含分析中目标事件发生前经过时间的变量。 请注意——目前——Prism仅接受用于Cox比例风险回归的经过时间。如果您的数据包含“开始时间”和“结束时间”变量，则需要将它们转换为每个观测值的单一经过时间值（经过时间 = 结束时间 - 开始时间）。

选择结局（事件/删剪）变量

从数据表中选择包含各观测值相关信息的变量，该变量用于标识目标事件是否发生，或该观测值是否被删剪。该变量可以是连续型或分类型。 如果该变量为连续型，通常采用“1”表示发生目标事件的个体，“0”表示被删剪的个体。如果该变量为分类型，其水平可能易于解读，例如“死亡”和“删剪”。 无论结果变量是连续型还是分类型，此选项卡上的控件均可让您指定哪个值（或水平）代表事件，哪个代表删剪的观测值。

此外，还有“将其他值视为”下拉菜单，可让您指定 Prism 应如何处理所选变量中的其他值。根据所选选项的不同，这些行可能会被视为：

•缺失值。选择此选项时，Prism 将把任何值与“删剪”和“事件”所指定值不同的行，视为该行中该变量完全没有值。因此，这些行将被排除在分析之外。这是此下拉菜单的默认选项

•删剪：选择此选项时，值既非“删剪”也非“事件”所指定值的行将被视为删剪观测值。 如果您的数据在录入（或编码）时已考虑多种类型的删剪情况（例如“因缺乏随访而丢失”或“研究结束时存活”），此选项将非常有用

•死亡/事件：选择此选项时，任何值与“删剪”和“事件”中指定值不同的行都将被视为事件。仅当您关注所有事件发生的概率（而非不同事件之间的差异）时，才应选择此选项。 例如，若您研究的是总体生存概率，将“因车祸死亡”与“因心脏病发作死亡”视为同类情况或许尚可；但在研究实验性治疗对心力衰竭影响的研究中， 将这两者视为等同可能并非明智之举（在此情况下，“因车祸死亡”通常会被视为删剪观测值）

选择平局估计方法

Cox比例风险回归模型要求记录每个观测值的事件发生时间，且这些时间的顺序对该分析的计算至关重要。 然而，经常会出现多个事件记录的经过时间相同的情况（无论是因为数据收集方式，还是因为事件的具体顺序未知）。 当事件观测值的经过时间相同时，这些观测值被称为“并列”，分析中有多种方法可以处理并列情况。默认情况下，Prism 将自动选择处理并列的最佳方法。 根据平局数量的不同，Prism 将使用“精确法”或“埃夫隆法”（更多信息请参见下文）。“布雷斯洛法”仅用于与其他应用程序生成的结果进行匹配，通常不建议使用。

关于平局处理方法的补充信息

精确法通常被认为是最准确的，在进行必要计算时，它会考虑所有可能的并列事件排序排列组合。例如，如果观测值 A、B 和 C 并列，则有六种不同的排列方式：

1.A、B、C

2.A、C、B

3.B、A、C

4.B、C、A

5.C、A、B

6.C、B、A

 

随着数据集中平局数量的增加，排列的总数会迅速增加，导致计算时间急剧增加。为了解决这个问题，人们开发了一些精确方法的近似方法。最常见的两种近似方法是：

1.布雷斯洛近似法

2.埃夫龙近似法

布雷斯洛近似法是这两种方法中较早出现的一种，其精度低于埃夫龙近似法，特别是在数据中存在大量并列值时。因此，除非需要特意匹配其他应用程序生成的结果，否则我们不建议使用布雷斯洛近似法。 请注意，比较不同估计方法的一种方式是对比使用每种估计方法进行模型拟合所得的AIC值。该值会在结果的“模型诊断”部分中报告。

定义模型

与多元线性回归和多元逻辑回归类似，Cox比例风险回归可将连续变量和分类型变量均作为模型中的预测变量。然而，这些其他分析与 Cox比例风险回归之间有一个重要区别：Cox比例风险回归中没有明确的截距项。 如果包含截距项，它将被未指定的基线风险（h0(t)）所“吸收”。

主效应

主效应可能是您正在研究的变量（如治疗组或基因型），也可能是您仅用于校正的变量（协变量，如年龄、性别、体重等）。尽管这些变量的解读可能不同，但从模型定义的角度来看并无区别。 请使用复选框指定要纳入模型的预测变量。在拟合模型时，Prism 将为模型中每个选定的主效应估计一个回归系数（β系数）。 当包含一个分类型预测变量时，为此预测变量估计的回归系数数量将等于该分类型变量的水平数减一（例如，一个具有四个水平的分类型预测变量将产生三个估计的回归系数）。 对于模型中包含的每个交互作用项和变换项，系统也会分别估算相应的回归系数（见下文）。

交互作用

Prism 使将任意数量的独立预测变量的二元或三元交互作用纳入模型变得非常容易。 只需展开您想要包含的交互作用（二元或三元）列表，选择您想要添加的交互作用中的第一个预测变量，然后选择要包含在此交互作用中的变量。 要选择与给定预测变量相关的所有可能交互作用，只需在“定义模型”窗口的“二元或三元交互作用”部分中，选中该预测变量旁边的主复选框即可。

变换

除了交互作用外，Prism 还允许您将任何预测变量的平方、立方、平方根、对数或指数纳入模型。只需展开所需的变换部分，然后通过复选框指定您希望作为分析模型一部分进行变换的预测变量即可。