r coxph如何处理正确的删失数据？

Question

处理Cox PH模型中的数据，并进行专门的审查。我从阅读中理解的是，正确的审查数据对Cox模型下的分析没有贡献 - 但是一个快速的实验表明它们确实影响了HR和生存曲线的形状。

library(survival)

n <- 5000
id <- 1:n
sex <- ifelse(rbinom(n, 1, 0.5)==0, "F", "M")
age <- runif(n, 20, 100)
death <- rbinom(n, 1, age/100 )

df1 <- data.frame(id, sex, age, death)

mod1 <- (coxph(Surv(time=age, event=death) ~ sex, df1))

df2 <- df1[df1$death==1,]
mod2 <- (coxph(Surv(time=age, event=death) ~ sex, df2))

summary(mod1)
summary(mod2)

plot(survfit(mod1))
plot(survfit(mod2))

所以df2因此模型2只由经历结果的人组成。如果模型1中正确的审查人员对我的分析没有贡献，那么两个分析的结果应该是相同的 - 但是比较它们不是的回归和曲线。

我在这里缺少什么？