使用多个效应和多个水平的示例
本例对样本数据 VA Lung Cancer.jmp 使用比例风险模型。该数据是从随机化的临床试验收集的，在这些试验中对无法手术的男性肺癌患者实施了标准或新的（检验）化学疗法（治疗）。该试验的主要目的是评估治疗类型是否对生存时间有影响；特别关注肿瘤类型（细胞类型）的影响。有关该数据集的详细信息，请参见 Prentice (1973) 和 Kalbfleisch and Prentice (2002)。
对于比例风险模型，协变量包括以下项：
• 患者以前是否进行过这样的治疗（之前治疗）
• 患者的年龄（年龄）
• 从肺癌诊断到开始研究的时间（诊断时间）
• 常规医疗状况测度 (KPS)
年龄、诊断时间和 KPS 是连续测量值，细胞类型、治疗和之前治疗是分类（名义型）变量。细胞类型的四个名义型水平包括“Adeno”、“Large”、“Small”和“Squamous”。
本例说明具有多个效应且一个名义型效应具有两个以上水平的模型结果。还演示了风险比，给出计算连续效应的风险比和具有两个以上水平的效应的风险比的示例。
1. 选择帮助 > 样本数据库，然后打开 VA Lung Cancer.jmp。
2. 选择分析 > 可靠性和生存 > 拟合比例风险。
3. 选择时间作为事件时间。
4. 选择删失作为删失。
5. 选择细胞类型、治疗、之前治疗、年龄、诊断时间和 KPS，然后点击添加。
6. 点击运行。
7. （可选）点击“在均值的基准生存”标题栏上的展开图标以关闭图，然后点击“效应汇总”上的展开图标以关闭报表。
图 15.6 具有多个效应和水平的比例风险模型的报表窗口
请注意以下有关结果的事项：
• 在“整体模型”报表中，较低的“概率>卡方”值 (<.0001) 指示当模型中至少包含一个效应时生存时间存在差异。
• 在“效应似然比检验”报表中，“概率>卡方”值指示 KPS 和细胞类型的至少一个水平是显著的，而治疗、之前治疗、年龄和诊断时间等效应不显著。
8. 点击“拟合比例风险”红色小三角并选择风险比。
图 15.7 “风险比”报表
多个效应和多个水平的风险比
Figure 15.7显示了连续效应（年龄、诊断时间、KPS）以及名义型效应（细胞类型、治疗、之前治疗）的风险比。为了便于说明，我们侧重 VA Lung Cancer.jmp 样本数据的连续效应年龄和具有四个水平的名义型效应（细胞类型）。
对于 VA Lung Cancer.jmp 样本数据中的连续效应年龄，按以下方式计算风险比：
单位风险比
exp(β) = exp(-0.0085494) = 0.991487
范围风险比
exp[β(xmax - xmin)] = exp(-0.0085494 * 47) = 0.669099
对于名义型效应细胞类型，计算所有水平对并将结果显示在“‘细胞类型’的风险比”表中。请注意，对于包含 k 个水平的分类变量，仅使用 k -1 个设计变量或水平。在“参数估计值”表中，只显示了细胞类型四个水平中的三个水平（“Adeno”、“Large”和“Small”）的参数估计值。未显示“Squamous”水平，但是它是其他估计值之和的负数。此处是“细胞类型的风险比”计算的两个示例：
Large/Adeno = exp(βLarge)/exp(βAdeno) = exp(-0.2114757)/exp(0.57719588) = 0.4544481
Squamous/Adeno = exp[-(βAdeno + βLarge + βSmall)]/exp(βAdeno)
= exp[-(0.57719588 + (-0.2114757) + 0.24538322)]/exp(0.57719588) = 0.3047391
“倒数”显示“1/风险比”的值。