Question

我想绘制一个Cox模型的估计生存率如何取决于目标协变量的值，而其余变量固定为它们的平均值（如果它们是连续变量）或虚拟变量的最低值。在此示例http://www.sthda.com/english/wiki/cox-proportional-hazards-model之后，我构造了一个新的数据帧，该数据帧包含三行，每行对应于我感兴趣的变量的每个值；而其他协变量是固定的。在这些协变量中，我有两个因子向量。我创建了新数据集，然后将其通过newdata参数传递给survfit（）。

将数据帧传递给survfit（）时，获得以下错误消息error in relevel.default(occupation) : 'relevel' only for factors。问题的根源在哪里？如果问题的根源与因子向量有关，我该如何解决？下面找到代码示例。不幸的是，我无法共享数据或找到产生相同错误消息的数据集：

在cox模型和新数据集中，我已经将因子变量转换为整数向量。它不起作用。我已经删除了所有因子变量，并且它可以正常工作。我已尝试实施此策略，但没有成功：Plotting predicted survival curves for continuous covariates in ggplot

fit <- coxph(Surv(entry, exit, event == 1)  ~ status_plot + 
exp_national +  relevel(occupation, 5) + age + gender + EDUCATION , data = data)

data_rank <- with(data, 
  data.frame(status_plot = c(1,2,3), # factor vector of interest
             exp_national=rep(mean(exp_national, na.rm = TRUE), 3),
              occupation = c(5,5,5), # factor with 6 categories, number 5 is the category of reference in the cox model
             age=rep(mean(age, na.rm = TRUE), 3),
             gender = c(1,1,1),
             EDUCATION=rep(mean(EDUCATION, na.rm = TRUE), 3) ))


surv.fin <- survfit(fit, newdata=data_rank) # this produces the error

Answer 1

查看代码，您可能已尝试采用均值的方法。因此，请至少张贴str(data)作为对问题正文的修改。您还应该意识到，您可以在data.frame调用中为列赋予一个单一值，并将其回收为正确的长度，所有方法均应s could be entered as a single item rather than rep`-ng。

绘制估计生存率如何取决于目标协变量的值。重新设置问题

1 个答案: