怎么進行大數(shù)據(jù)中R語言的生存分析

本篇文章為大家展示了怎么進行大數(shù)據(jù)中R語言的生存分析，內(nèi)容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

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根據(jù)上面的生存分析的介紹可以大概的了解了生存分析的概念和原理以及KM曲線的繪制。但是生存分析中COX回歸的結(jié)果不容易直接輸出，下面簡單的介紹一種自定義函數(shù)，批量并且規(guī)則的輸出結(jié)果的方式。

#載入所需的R包

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

#載入并查看數(shù)據(jù)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 回歸分析

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回歸的結(jié)果中需要提取HR，HR的置信區(qū)間，wald.test和 p.value的信息，最簡單的是在summary結(jié)果中進行復(fù)制粘貼，當(dāng)然效率很低。假設(shè)當(dāng)變量成百上前后，會發(fā)生什么呢？

--------------------復(fù)制粘貼N*成百上千次?。。?/p>

還可以構(gòu)建自定義函數(shù)，數(shù)據(jù)框的形式一次輸出所有變量的COX回歸結(jié)果

#查看待分析的變量

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

#構(gòu)建自定義函數(shù)，以數(shù)據(jù)框形式輸出結(jié)果

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

#設(shè)定函數(shù)輸出的信息

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))))                         })

#輸出所有變量的COX結(jié)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還是txt ，啦意隨。。。

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