我正在使用 R 包中的survfit
函数survival
从coxph
输出的survfit.coxph
对象创建生存曲线。我有两种创建曲线的方法,它们给出了不同的结果。我相信第一个是正确的答案,但我无法说出为什么方法 2 不起作用。
library(survival)
set.seed(1234)
## generate small data set
n <- 10
z <- rnorm(n,mean=0.4)
x <- rexp(n,exp(z))
y <- pmin(1,x)
del <- 1*(x < 1)
dat <- data.frame(y,del,z)
## fit cox model
fit <- coxph(Surv(y,del)~z,ties="breslow",data=dat)
## method 1
newdata <- dat[1,]
newdata[1,3] <- 0
out <- survfit(fit,newdata=newdata)
out$surv
##[1] 0.9557533 0.9048870 0.8545721 0.7599743 0.6397022 0.4218647 0.4218647
## method 2, why not same as method 1?
dat[1,3] <- 0
out <- survfit(fit,newdata=dat[1,])
out$surv
##[1] 0.9570757 0.9079589 0.8593546 0.7710287 0.6610956 0.4787354 0.4787354
在这两种方法中survfit
函数接收两个参数:fit
和newdata
。
在方法 1 中,newdata[1,3] <- 0
行仅更改对象newdata
和对象dat
,因此不会更改对象fit
。
相反,在方法 2 中,dat[1,3] <- 0
会同时更改对象newdata
和对象fit
。
因此,survfit
函数接收的newdata
对象在两种方法中都是相同的,正如 42 正确指出的那样,但fit
对象不是。
如果在开始时创建 3 个相同的数据帧,您可以看到这一点。
dat1 <- data.frame(y,del,z)
dat2 <- data.frame(y,del,z)
dat3 <- data.frame(y,del,z)
## fit cox model
fit <- coxph(Surv(y,del)~z,ties="breslow",data=dat1)
## method 1
newdata <- dat2[1,]
newdata[1,3] <- 0
out <- survfit(fit,newdata=newdata)
out$surv
##[1] 0.9557533 0.9048870 0.8545721 0.7599743 0.6397022 0.4218647 0.4218647
## method 2, same as method 1
dat3[1,3] <- 0
out <- survfit(fit,newdata=dat3[1,])
out$surv
##[1] 0.9557533 0.9048870 0.8545721 0.7599743 0.6397022 0.4218647 0.4218647