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  • 详见链接https://www.mediecogroup.com/method_topic_article_detail/158/  因素分析有显著差异,多因素回归没有显著差异,解释: 如果你对情况B产生的原因已经理解,那么情况C也是同样的道理。在因素分析中,...

    详见链接https://www.mediecogroup.com/method_topic_article_detail/158/

     

    单因素分析有显著差异,多因素回归没有显著差异,解释:

    如果你对情况B产生的原因已经理解,那么情况C也是同样的道理。在单因素分析中,自变量与因变量之间可能出现一定的假关联或者是间接的关联,例如某因素A对结局事件并无影响,而因素B对于结局事件是一个影响因素,但是由于因素A只是单纯的和因素B有强烈的相关性,两者存在共线性的现象,那么在单因素分析中,就可能出现因素A也存在显著差异的结果,从而导致因素A被误认为是一个影响因素而纳入到多因素分析中。  

     而在多因素分析中通过调整因素B的影响,因素A与因变量的“假关联”就消失了,此时可以认为因素A实际上对于结局事件并非是一个影响因素。就如同上述研究中的Non-HDL-C这个指标,在单因素分析中,它与心血管疾病的关联受到其它因素的影响,可能只是一种“假关联”,这种“假关联”在多因素分析中就很容易被调整而消失。

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  • logistic回归分析及SAS实现医学研究中的logistic回归分析及SAS实现
  • 因素回归分析

    2018-12-20 17:14:59
    因素回归分析分析方法简介,中山大学公共卫生学院医学统计与流行病学系郝 元 涛教授
  • 一共两段代码,一段是一元线性回归分析的代码,输入自变量X与因变量Y后直接运行就可以直接得到方程,而省去了繁琐的计算过程;另一段是单因素方差分析表,只需输入表格中的数据,就可以直接得出方差分析表,十分节约...
  • Cox比例风险回归模型单因素因素生存分析

    万次阅读 多人点赞 2020-03-13 12:00:20
    Cox比例风险回归模型单因素因素生存分析 欢迎使用Markdown编辑器 Cox比例风险回归模型临床应用非常广泛,Cox分析得到的结果是可以直接运用到临床应用的,所以这个分析对癌症临床诊断有非常关键的作用,检测高低...

    TCGA

    Cox比例风险回归模型临床应用非常广泛,Cox分析得到的结果是可以直接运用到临床应用的,所以这个分析对癌症临床诊断有非常关键的作用,检测高低风险的关键基因,就可以预测病人5年生存率。

    Cox比例风险回归模型,简称Cox回归模型。该模型又英国统计学家D.R.Cox于1972年提出,主要用于肿瘤和其他慢性病的预后分析,也可用于队列研究的病因探索。Cox回归模型能处理多个因素对生存时间影响的问题。

    这里用到的癌症是:宫颈鳞状细胞癌CESC(临床307个样本,基因表达有304个样本)

    1.TCGA数据库下载宫颈鳞状细胞癌数据

    首先需要合并差异基因得到的表达量和临床信息

    这个步骤非常重要,也是让很多人感觉麻烦的地方,TCGA数据库样本量大,一个重要的癌症样本300-500个,临床信息又是独立存在,这里用到的是总生存时间和生存状态,得到一个行名是样本,列名包括总生存时间、生存状态、以及所有差异基因,对应的数据是差异基因的表达量,当然这个表达量是处理过的,不是TCGA下载下载下来的原始数据。

    如果还没有得到生存时间、生存状态的文件,也没有得到差异基因的表达量,那就要先做差异分析,提取生存时间。简单回顾一下,提取生存时间会用到TCGA数据库下载的metadata.txt文件,这个文件大家很熟悉,可以直接在TCGA数据库下载的;差异分析涉及的内容就比较多,首先要从TCGA数据库下载基因表达数据,然后用perl脚本合并所有样本的表达矩阵,得到矩阵之后,要对ID进行转换,TCGA数据库用的是ensmbol ID,需要转换gene symobl,得到gene symobl的矩阵之后,就可以做差异分析,做了差异分析,就可以接着我们上面的合并工作了。
    在这里插入图片描述TCGA临床数据于表达数据合并

    2.单因素Cox分析

    有了生存时间和表达量合并的文件,就可以做单因素Cox分析,直接用我们的R做分析,得到这样一个表格文件。
    在这里插入图片描述单因素cox分析

    3.提取单因素P值

    Cox单因素分析得到了单个基因的风险比和P值,可以筛选P值一个标准的基因,拿到这些基因,然后把这些基因的表达量筛选出来,还有样本的生存时间和生存状态,放在一个文件里面,用来做这些基因的多因素分析,当然了,筛选的基因不要多,控制在20个左右。简单点说,就是筛选这20个左右基因如同步骤一的文件。

    4.多因素Cox分析

    利用上面得到的关键基因的表达量做多因素分析,方法和单因素的差不多,只是这时用到了所有基因,而单因素是对每个基因做分析,多因素是用这些关键基因一起分析。可以得到风险值和高低风险分类。
    风险表格风险表格

    5.绘制生存曲线、ROC曲线

    用到的都是上面多因素分析得到的数据,用所有样本的风险比例,生存时间,就可以做生存曲线,ROC曲线。在这里插入图片描述风险生存曲线
    在这里插入图片描述ROC曲线

    6.高低风险热图绘制

    这里需要用到两个数据,一个是Cox多因素分析得到的基因,这个是根据Cox公式计算得到的,这里我们得到了7个,提取这7个基因的表达量,还有这7个基因在高低风险的分类,就可以绘制一张热图,热图从左到右的样本是风险分值以此从低到高的。在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    R语言实例练习:
    单因素回归分析:

    library("survival")
    #install.packages('survminer')
    library("survminer")
    data("lung")
    #Surv()函数创建生存数据对象(主要输入生存时间和状态逻辑值),再用survfit()函数对生存数据对象拟合生存函数
        
    #Surv:用于创建生存数据对象
    #survfit:创建KM生存曲线或是Cox调整生存曲线
    fit <- survfit(Surv(time, status) ~ sex, data = lung)
    #survdiff:用于不同组的统计检验
    survdiff(Surv(time, status) ~ sex, data = lung)
    #三种作图方法:
    plot(fit)
    ggsurvplot(fit,
               pval = TRUE, conf.int = TRUE,
               risk.table = TRUE, # Add risk table
               risk.table.col = "strata", # Change risk table color by groups
               linetype = "strata", # Change line type by groups
               surv.median.line = "hv", # Specify median survival
               ggtheme = theme_bw(), # Change ggplot2 theme
               palette = c("#E7B800", "#2E9FDF")
    )
    plot(fit,xlab="Time(Days)",ylab="Survival",main="title",col=c("blue","red"),lty=2,lwd=2) 
    legend("topright",c("A","B"),col=c("blue","red"),lty=2,lwd=2,cex=0.7)
    

    第一个作图语句输出:
    在这里插入图片描述
    Cox回归分析:

    library("survival")
    library("survminer")
    #Cox模型主要用到的是coxph()函数,但需要先用Surv()函数产生一个生存对象;
    #另外coxph()函数支持的方法有:exact,breslow以及exact,默认是exact
    data("lung")
    # res.cox <- coxph(Surv(time, status) ~ sex, data = lung)
    # summary(res.cox)
    #coef就是公式中的回归系数b(有时也叫做beta值)
    #因此exp(coef)则是Cox模型中最主要的概念风险比(HR-hazard ratio)
    # HR = 1: No effect
    # HR < 1: Reduction in the hazard
    # HR > 1: Increase in Hazard
    # 在癌症研究中:
    # hazard ratio > 1 is called bad prognostic factor
    # hazard ratio < 1 is called good prognostic factor
    res.cox <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog, data =  lung)
    summary(res.cox)
    # Create the new data  
    sex_df <- with(lung,
                   data.frame(sex = c(1, 2), 
                              age = rep(mean(age, na.rm = TRUE), 2),
                              ph.ecog = c(1, 1)
                   )
    )
    fit <- survfit(res.cox, newdata = sex_df)
    ggsurvplot(fit, data = sex_df, conf.int = TRUE, 
               legend.labs=c("Sex=1", "Sex=2"),
               ggtheme = theme_minimal())
    
    
    
    

    在这里插入图片描述

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  • 什么是单因素分析和多因素分析?  单因素分析(monofactor analysis)是指在一个时间点上对某一变量的分析。目的在于描述事实。  多因素分析亦称“多因素指数体系”。指数体系的一种。用于说明一个现象总变动受...

    Q1.什么是单因素分析和多因素分析?

            单因素分析(monofactor analysis)是指在一个时间点上对某一变量的分析。目的在于描述事实。

            多因素分析亦称“多因素指数体系。指数体系的一种。用于说明一个现象总变动受三个或三个以上因素影响时,其中每个因素的变化对总变动影响的方向和程度。分析依据是:(1)根据统计分析目的和经济现象的内在联系确定指数体系;(2)各因素的排列顺序应是数量指数在前,质量指数在后;(3)各个因素指数的编制原则是:观察数量指标变动时,将质量指标(权数)固定在基期;观察质量指标变动时,将数量指标(权数)固定在报告期。如利润额=销售量X价格X利润率,则该总量指标指数等于这三个因素的特定指数的乘积。在多因素分析中,要从相对数和绝对数两方面分析多个因素的变化方向(上升或下降)和变动程度(上升或下降多少)构成。两因素分析亦称两因素指数体系。指数体系的一种。用于说明一个现象总变动受两个因素影响时,其中每个因素的变化对总变动影响的方向和程度。分析依据是:当某个总量指标等于其他两个因素相乘时,如销售额=销售量X价格,产品总成本=产品产量X单位成本等,则该总量指标指数等于这两个因素的特定指数的乘积。在两因素分析中,要从相对数和绝对数两方面分析两个因素的变化方向(上升或下降)和变动程度(升降多少)构成。

            在医学研究中,如果我们需要比较多个诊断方法各自的效果,可以绘制ROC曲线。如果我们想要进一步分析多指标联合诊断的效果,就可以借助多因素分析实现。

    Q2.SPSS进行多因素分析,线性回归和logistic回归有何不同?

    线性回归和二元logistic回归均在SPSS分析——回归列表下。

    在实际使用中,线性回归常用于因变量是连续性变量的情况;logistic回归常用于因变量是分类变量,如某药物是否有效。

    Q3.多指标联合分析如何绘制ROC曲线?

    多指标联合分析时,由于要与单个指标的ROC曲线进行比较,首先应该计算多指标联合的预测概率(Predicted probability)。

    以药物是否有效为例,有效为1,无效为2,首先选择二元logistic

    导入因变量和协变量信息

    在保存中选择 概率

    在方法中选择向前,此处有三个选项,一般不需要区分,选择向前:条件(conditional)即可

    结果中可以看到最终纳入的指标

    没有纳入的指标

    原始数据的最后多了一列

    多出来的最后一列数据就是多因素分析方程中结合每个有意义的指标得到的结果,可与每个指标一起绘制ROC曲线,绘制方法见:https://blog.csdn.net/tuanzide5233/article/details/83240519

     

     

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  • 水泥凝固时放出的热量y与水泥种4种化学成份x1、x2、x3、x4有关,今测得一组数据如下,试通过逐步回归确定最优的线性模型。 第一题的操作是: 把相应数据改成 然后在R软件中读取数据 使用完全随机设计模型方差...

    题目1
    一位老师想要检查3种不同的教学方法的效果,为此随机地选取水平相当的15位学生,把他们分为3组,每组5人,每一组用一种方法教学,一段时间以后,这位老师对15位学生进行统考,成绩见下表,问这3种教学方法的效果有没有显著差异。

    在这里插入图片描述
    问题2
    水泥凝固时放出的热量y与水泥种4种化学成份x1、x2、x3、x4有关,今测得一组数据如下,试通过逐步回归确定最优的线性模型。
    在这里插入图片描述
    第一题的操作是:

    1. 把相应数据改成
      在这里插入图片描述
      然后在R软件中读取数据
      在这里插入图片描述
    2. 使用完全随机设计模型方差分析
      在这里插入图片描述
    3. 因为显著性水平为0.05,图中我们的显著性为0.04009,所以有显著性差异;
      第一题是基于书上很简单的一个例题,不做深讲。

    下面我们来详细的说一下第二题
    把表中的数据存放在桌面名为t的txt文件里面,然后进行相关性操作:
    在这里插入图片描述

    1. 首先我们看一下数据的相关性,在R语言软件中读取数据查看数据的相关性
      在这里插入图片描述
      最后得出y,x1,x2,x3,x4都有很强的相关性。

    2. 建立y关于x1、x2、x3和x4的回归模型
      在这里插入图片描述

    3. 检验回归模型和每一个系数是否有具有显著性,进一步优化模型
      在这里插入图片描述
      通过t检验,和anove检验,我们可以发现X3、X4与X2,X1比较,显著性较差。

    4. 根据要求我们将显著性较低的剔除,重新建立回归模型,再做模型的显著性检验和系数的显著性检验:
      在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    通过t检验我们发现,现在的系数显著性都符合要求。

    1. 使用逐步回归法,变量选择方法获得一个最优回归模型
      在这里插入图片描述
      通过逐步回归法获得的模型与我们多元线性回归做对比,得出多元线性回归最优回归模型
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单因素回归分析