[SPSS 논문통계] 생존분석 (COX regression)_생존율에 영향을 미치는 요인

1972년 COX가 제안한 비례위험모형(proportional hazards model)은 생존자료의 분석에 있어 매우 다양하게 이용되고 있다. 
 
그렇기 때문에 의료데이터를 이용한 분석을 하는 메디컬에디터 업무를 하면서,
자주 사용하게 되는 통계분석 방법 중 하나이다.
 

[SPSS 논문통계] 생존분석 (COX regression)_생존율에 영향을 미치는 요인_메디컬에디터

 
비례위험모형에서 위험도는
위험요인이 있는 경우와 없는 경우 모두 비례위험도가 시간에 대해 일정하다고 가정한다.

예를 들어, 림프전이가 있는 유방암환자의 비례위험도가 없는 경우보다 1.5배 높다면,
이것은 1년, 3년, 5년 등 모든 관찰시점에 있어 똑같다는 것이다.
 
오늘은 SPSS 프로그램을 사용하여 이를 분석하는 방법을 알아본다.
비례위험모형 분석을 위해서는 패널자료가 있어야하므로
고령패널데이터를 이용하여 우울증 위험도를 분석해보고자 한다.

[분석]-[생존확률]-[COX 회귀모형]을 선택한다.

SPSS 논문통계분석_COX 회귀모형/생존분석

https://me2.do/FfMPkFja

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[시간]에 시간변수 입력, [상태변수]에 - 0과 1로 코딩된 사건변수를 입력
[사건 정의]를 클릭하여 단일값을 1로 입력, [공변량]에 독립변수를 모두 입력한다.
 

SPSS 논문통계분석_COX 회귀모형/생존분석

 
 
범주형]에서 공변량(독립변수) 중에서 범주형 변수를 우측으로 입력한 후,
[표지자]에서 참조변수를 [처음]으로 클릭하고 [바꾸기]를 누른다.
 

 
[옵션]에서 95% CI를 클릭하고,
[마지막 단계]에서 출력되게 한 뒤 [계속]을 클릭한다.
 

 
[확인]을 클릭하면 결과가 도출된다.

모든 통계분석이 그렇지만,
콕스 회귀분석도 연구설계별로 다른 교란변수를 설정하거나 세부적인 분석방법을 달리해야 하므로,
본인의 연구설계에 맞도록 통계 방법을 설정하고 결과를 도출하는 것이 가장 중요할 것 같다

그리고 실제 논문을 읽고, 콕스 회귀분석 결과룰 해석하고,
논문작성에 웅용하는 방법에 대해서는 아래의 논문 리뷰를 참고하면 좋을 것 같다.
 
https://blog.naver.com/privatalab/222315324165

[코호트/cohort] 고령자의 심혈관계질환(CVD)와 치매(dementia)/경도인지장애(MCI) 위험_콕스 회귀분석(C

 

 
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