Cox比例ハザードモデル

1. ヘルプ: フォルダを開く: サンプルフォルダを選択して、サンプルフォルダを開きます。このSamplesフォルダ内のStatisticsサブフォルダにある「phm_Cox.dat」ファイルを探します。新しいワークブックを用意し、空のワークシートにファイルをドラッグアンドドロップしてインポートします。
   
2. Originの画面上部のメニューから、統計: 生存分析: Cox比例ハザードモデルを選択してダイアログを開きます。
   
3. A(X)：month列を時間範囲に、打切り範囲にB(Y)：status列を設定します。
   
4. ワークシートから選択するボタンをクリックして、共分散範囲にC(Y)：Charlson と D(Y)：tKt_v 列 を選択します。
   
5. 打ち切り値のドロップダウンリストから0を選択します。
   
6. 生存プロット欄では、生存グラフ、ハザードグラフのチェックをオンにします。
   
7. OKボタンをクリックして、Cox比例ハザード回帰を実行します。

結果は、分析レポートのワークシート CoxPHM1 として出力されます。

1. 「イベントと打ち切り変数のサマリー」表を見ると、打切り = 112 および 打切りパーセント = 0.8 であることがわかります。
   
2. 「-2Log最尤推定法」表はこのモデルが有意かどうかを示しています。帰無仮説はβ1 = β2 = 0となります。この例では、Pr > ChiSq = 4E-4 < 0.05となるので、帰無仮説を棄却します。つまり、β1 または β2 もしくは 両方 ≠0 です。
   
3. 「パラメータ推定の解析」表では、Charlsonの推定係数は0.2876となり、 Pr > ChiSq = 5E-4 < 0.05 となります。よって、β1 = 0.287は有意に異なるcharlson変数（チャールソン変数）になります。ハザード比率は予測因子が1単位増えるときの推定変化として読み取る事ができます。charlson変数に関しては ハザード比 = 1.333 なので、charlsonが1単位増えるとハザードは1.333倍になる事になります。同じように、tKt_vは有意変数です。tKt_vの推定係数は β2 = -0.837 となり、ハザード比は0.433となります。これにより、ハザード関数：h(t,x)=h0(t)*exp(0.2876*charlson-0.837*tKt_v) が分かります。
   
4. 生存関数プロットは各時間で生存している個体数を表示し、推定したモデルを視覚的に表示しています。X軸はイベントまでの時間を示します。Y軸は生存する確率を示します。
   
5. ハザード関数プロットは、イベントがその瞬間に起こる確率をグラフで表しています。時間（X軸）に対してプロットし、時間に対するハザード率のグラフを作成します。ハザード関数は、このプロットされたグラフを説明する方程式です。