类型 'environment' 的 R 对象不可子集化

Question

我正在使用间隔审查数据进行生存分析，并且我正在尝试使用Incox软件包中的intcox（）函数进行COX回归。我已经用survfit（）完成了一部分分析，一切都很好。

当我尝试使用intcox时，总会有一个问题：

> intcox(Surv(tempo2,tempo1,type="interval2")~dados$sexo)
Error in copy.data[ord, ] : 
  object of type 'environment' is not subsettable
> intcox(Surv(tempo2,tempo1,type="interval2")~sexo, data=dados)
Error in if (any(derivs.wert$g1 <= 0)) { : 
  missing value where TRUE/FALSE needed
In addition: Warning messages:
1: In Surv(data$mix, lokal.cens) : Invalid status value, converted to NA
2: In coxph(formula, data) : X matrix deemed to be singular; variable 1

dados $ sexo是一个具有三个级别的因素，而达多斯（Dados）是156个观察结果和52个变量的列表。进行Kaplan-Meier分析或使用COXPH（）而没有间隔数据时没有问题。当我使用其他变量时，问题似乎是相同的。
我正在使用R 3.0.1

**更新**
我没有改变任何事情，现在错误看起来像这样：

> intcox(Surv(tempo2,tempo1,type="interval2")~dados$sexo)
Error in intcox(Surv(tempo2, tempo1, type = "interval2") ~ dados$sexo) : 
  Invalid cens status
> intcox(Surv(tempo2,tempo1,type="interval2")~sexo, data=dados)
Error in intcox(Surv(tempo2, tempo1, type = "interval2") ~ sexo, data = dados) : 
  Invalid cens status

Answer 1

1. 对于您的第一个问题，

   >intcox(Surv(tempo2,tempo1,type="interval2")~sexo, data=dados)
   Error in if (any(derivs.wert$g1 <= 0)) { : 
   missing value where TRUE/FALSE needed
   In addition: Warning messages:
   1: In Surv(data$mix, lokal.cens) : Invalid status value, converted to NA
   2: In coxph(formula, data) : X matrix deemed to be singular; variable 1
   

这是由于您的变量是数据框中其他变量的线性组合，这是由于第二个警告所暗示的。

Coxph可以通过将这些变量的系数设置为Na来解决这个非差异问题。但是，不幸的是，此INTCOX软件包不是很健壮。一种解决方案是首先使用一些线性模型查找这些变量，并从数据框架中消除它们。然后你去。

2. 对于您的第二个问题，

   > intcox(Surv(tempo2,tempo1,type="interval2")~sexo, data=dados)
   Error in intcox(Surv(tempo2, tempo1, type = "interval2") ~ sexo, data = dados) : 
     Invalid cens status
   

可能您没有以正确的方式制定数据集。我不能更有帮助，因为您没有提供有关变量tempo1和tempo2的含义的更多信息。