GraphPad Prism软件中文教程06-在Prism中实现Cox比例风险回归

突破Kaplan-Meier曲线的局限！在本教程中，将演示如何执行Cox比例风险回归——这是一种强大、高 级的生存分析方法，能让您分析多个分类变量对生存时间的影响。

我们将使用真实的生物教育研究数据（该方法同样适用于癌症研究及其他领域），深入探究哪些学生因素（如出勤率、工作时长、第 一代大学生身份等）能显著预测课程中的“失败”事件。这项技术对于生成假设和进行多变量探索很重要。
 

您将在本视频中学到：

• 如何在Prism中为Cox回归整理数据，包括指定时间、事件（1）和删失（0）数据。
• 如何设置并解读包含多个分类协变量的Cox回归模型。
• 如何定义参考水平，以便与“典型”或基线组进行比较。
• 解读风险比、Wald统计量、p值和置信区间，以识别显著的风险因素。
• 利用参数协方差矩阵揭示变量间的相关性（例如，工作时间长的学生同时参加复习课也更少）。

 
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