計算時間相依共變數

在某些情況下，您會想要計算「Cox 迴歸」模型，但比例風險假設無法成立。 也就是說，風險比會隨著時間而改變，所以在不同時間點上，共變數中的某個值（或多個數值）也會有所不同。 在這種情況下，您需要使用擴充的「Cox 迴歸」模型，您可以在此模型中指定 時間相依共變數。

若要分析此類模型，您必須先定義時間相依共變數。 為了方便執行此動作，可以使用代表時間的「系統變數」。 此變數稱為 T_。您可以使用此變數，以兩種一般方式來定義時間相依共變數：

• 若要檢定與特定共變數相關的比例風險假設，或估計容許不成比例風險的延伸 Cox 迴歸模型，您需要將時間相依共變數定義為時間變數 T_ 及有問題共變數的函數。 例如時間變數和共變數的乘積，就是常見的簡單範例，但是您也可以指定較複雜的函數。 測試時間相依共變數的係數顯著性，可指出比例風險假設是否合理。
• 部分變數在不同時段可以有不同的值，但與時間沒有系統相關。 在這種情況下，您需要定義 分段時間相依共變數，這可以使用 邏輯表示式來完成。 如果邏輯表示式的結果為真，其值為 1﹔如果是偽，其值是 0。 然後再使用一連串的邏輯表示式，從一組測量值中建立時間相依共變數。 For example, if you have blood pressure that is measured once a week for the four weeks of your study (identified as BP1 to BP4), you can define the time-dependent covariate as (T_ < 1) * BP1 + (T_ >= 1 & T_ < 2) * BP2 + (T_ >= 2 & T_ < 3) * BP3 + (T_ >= 3 & T_ < 4) * BP4. 您注意到，對於任何特定觀察值，括弧中正好有一個術語等於 1 ，其餘則全部等於 0。 若要加總，此函數表示如果時間小於一週，請使用 BP1; 如果時間大於一週但小於兩週，請使用 BP2，依此類推。

在「計算時間相依共變數」對話框中，您可以使用函數建置控制項來建置時間相依共變數的表示式，也可以直接在「名稱」文字區中輸入它。 注意字串常數必須以在引號或省略符號中，而數值常數必須以美制格式鍵入，並且以點作為小數點符號。 任何產生的時間相依共變數都需要在「Cox 迴歸」模型中併入為共變數。