我在R包survfit
中使用survival
函数从survfit.coxph
输出的coxph
对象创建生存曲线。我有两种创建曲线的方法,可以得到不同的结果。我相信第一个是正确的答案,但我不知道为什么方法2不起作用。
library(survival)
set.seed(1234)
## generate small data set
n <- 10
z <- rnorm(n,mean=0.4)
x <- rexp(n,exp(z))
y <- pmin(1,x)
del <- 1*(x < 1)
dat <- data.frame(y,del,z)
## fit cox model
fit <- coxph(Surv(y,del)~z,ties="breslow",data=dat)
## method 1
newdata <- dat[1,]
newdata[1,3] <- 0
out <- survfit(fit,newdata=newdata)
out$surv
##[1] 0.9557533 0.9048870 0.8545721 0.7599743 0.6397022 0.4218647 0.4218647
## method 2, why not same as method 1?
dat[1,3] <- 0
out <- survfit(fit,newdata=dat[1,])
out$surv
##[1] 0.9570757 0.9079589 0.8593546 0.7710287 0.6610956 0.4787354 0.4787354
在两种方法中,survfit
函数接收两个参数:fit
和newdata
。
在方法1行newdata[1,3] <- 0
只改变对象newdata
和对象dat
,因此对象fit
不会改变。
相反,在方法2中,dat[1,3] <- 0
改变了对象newdata
和对象fit
。
所以newdata
函数接收的survfit
对象在两种方法中都是相同的,正如42正确指出的那样,但是fit
对象不是。
如果您在开头创建3个相同的数据帧,则可以看到这一点。
dat1 <- data.frame(y,del,z)
dat2 <- data.frame(y,del,z)
dat3 <- data.frame(y,del,z)
## fit cox model
fit <- coxph(Surv(y,del)~z,ties="breslow",data=dat1)
## method 1
newdata <- dat2[1,]
newdata[1,3] <- 0
out <- survfit(fit,newdata=newdata)
out$surv
##[1] 0.9557533 0.9048870 0.8545721 0.7599743 0.6397022 0.4218647 0.4218647
## method 2, same as method 1
dat3[1,3] <- 0
out <- survfit(fit,newdata=dat3[1,])
out$surv
##[1] 0.9557533 0.9048870 0.8545721 0.7599743 0.6397022 0.4218647 0.4218647