大家好！
我一直在研究 PH 模型，对于如何正确解释数据我有一些疑问。
为了证明这一点，我修改了 CA 肺癌数据集，以帮助阐明我的观点。
我的第一个问题比较笼统，是关于 PH 模型假设的。这里有一篇很好的论文，回顾了已发表的使用 PH 模型的论文中存在的问题。他们还列出了一些处理违规行为的策略。之前有一个关于这个问题的讨论帖。有人知道有什么进展吗？我发现一些教程提到，检查比例的最快方法是确保 Kaplan-Meyer 曲线中没有截距，或者将数据绘制成对数-对数图，并目测确认直线平行。这可以通过“寿命分布”（数据表中的第一个脚本）轻松完成。
所以，基本上，对于这个数据集，这里就是应该停止的地方（我们先不考虑KPS变量。我保留它只是为了万一有人想用连续变量来回答）。我们能在JMP中添加一个时间相关的协变量来调整非比例性吗？
我的第二个问题，也是我们在研究中遇到的问题，是关于不同的治疗方案（例如，药物A的给药方案为1和2，药物B的给药方案为3、4和5）。我们想比较药物和治疗方法。我们把它们视为类别，即使我们可能比较的是同一药物的剂量，然后将剂量视为嵌套在药物中的连续变量（这里有什么问题吗？）。
为了说明这一点，我将“细胞类型”拆分为“癌症类型”，以便获得一定程度的分类嵌套。这样运行模型有效吗？
如果答案是肯定的，我们仍然想知道各个子级别之间的差异，因为如果两种药物的给药方案不同，我们得到的各类别的HR数值就没什么意义。当然，这些数值的选择是基于我们所谓的“最佳实践”，但这完全是随意的数据。
下一步，我们能否运行带有局部过滤器的 PH 模型，仅选择非小细胞肺癌？
这样我们就得到了我们真正感兴趣的 HR 值（或者对于连续数据来说，是“回归量的每单位变化”）：
希望这些假设是有意义的并且有人可以提供一些见解！:)
最好的祝愿，
康斯坦丁
附言：我们的生存数据来自小鼠体内研究。通常实验组规模为6-12只动物。使用JMP18
也链接@Jonas_Rinne
我们可以在 JMP 中添加时间相关的协变量来以某种方式调整非比例性吗？
JMP 目前不支持 Cox PH 模型的时变协变量。您可以在此处申请此功能： JMP 愿望清单 - JMP 用户社区。
为了说明这一点，我将“细胞类型”拆分为“癌症类型”，以便获得一定程度的分类嵌套。这样运行模型有效吗？
将 B 嵌套在 A 中意味着您想要在 A 的每个级别中分别估计 B 的效应，但不估计 B 的主效应。（使用嵌套的另一种情况是，嵌套因子的级别在各个组之间具有相同的标签，但其含义会根据组而变化。请参阅此 JMP 示例： 嵌套主题示例。）
但是，对于本例中的数据，嵌套并非必需，因为小细胞类型病例与小细胞癌症类型病例相同，而鳞状细胞、腺癌和大细胞类型属于非小细胞癌症类型。您将从包含“细胞类型”和“癌症类型”的模型中获得相同的结果，如下图所示：
下一步，我们能否运行带有局部过滤器的 PH 模型，仅选择非小细胞肺癌？
是的，可以；但是，这通常与在合并样本上运行单个模型不同。典型的模型会将“癌症类型”和“癌症类型”作为主效应，并包含一个交互项。但是，由于您的数据存在奇异性，因此无法估算此模型。
