R Surv 创建一个生存对象

说明

创建一个生存对象，通常用作模型公式中的响应变量。参数匹配对于此函数来说是特殊的，请参阅下面的详细信息。

用法

Surv(time, time2, event,
    type=c('right', 'left', 'interval', 'counting', 'interval2', 'mstate'),
    origin=0)
is.Surv(x)

参数

time	对于右删失数据，这是后续时间。对于间隔数据，第一个参数是间隔的开始时间。
event	状态指示器，通常0=活着，1=死。其他选择是TRUE /FALSE(TRUE=死亡)或1/2(2=死亡)。对于区间删失数据，状态指示器为 0=右删失，1=time 处的事件，2=左删失，3=区间删失。对于多端点数据，事件变量将是一个因子，其第一级被视为审查。尽管不常见，但事件指示符可以省略，在这种情况下，假定所有受试者都发生了事件。
time2	仅用于间隔删失或计数过程数据的间隔结束时间。假定间隔在左侧开放，在右侧封闭，(start, end] 。对于计数过程数据，event 指示在时间间隔结束时是否发生事件。
type	指定审查类型的字符串。可能的值为 "right" 、 "left" 、 "counting" 、 "interval" 、 "interval2" 或 "mstate" 。
origin	用于计算过程数据的危险函数原点。此选项旨在与包含时间相关层的模型结合使用，以便在受试者从一个层跨越到另一个层时正确对齐受试者，但它很少被证明有用。
x	任何 R 对象。

细节

当 type 参数缺失时，代码将采用基于以下规则的类型：

• 如果有两个未命名参数，它们将按顺序匹配 time 和 event。如果存在三个未命名参数，则它们匹配 time 、 time2 和 event 。

• 如果事件变量是一个因子，则假定类型为mstate。否则，如果没有 time2 参数，则键入 right；如果有，则键入 counting。

因此，type 参数通常会被省略。

当生存类型为"mstate"时，状态变量将被视为一个因子。该因子的第一级用于表示审查，其余级表示到给定状态的过渡。 (如果状态变量是一个因子，则假定为mstate。)

区间删失数据可以用两种方式表示。第一次使用 type = "interval" 和上面显示的代码。在该用法中，除非 event=3，否则 time2 参数的值将被忽略。第二种方法是将每个观察视为一个时间间隔，其中(-无穷大，t2)表示左删失，(t1，无穷大)表示右删失，(t，t)表示精确，(t1，t2)表示间隔。这是用于 type = Interval2 的方法。无限值可以用实际无穷大 (Inf) 或 NA 表示。事实证明，第二种形式更有用。

目前，唯一允许区间删失数据的方法是由 survreg 计算的参数模型和由 survfit 计算的生存曲线；对于这两种情况，开区间和闭区间之间的区别并不重要。这种区别对于计算过程数据和 Cox 模型很重要。

该函数尝试通过条件 if (max(status)==2) 区分对审查数据使用 0/1 和 1/2 编码。如果使用1/2编码并且对所有受试者进行审查，它就会猜测错误。在任何有问题的情况下，使用逻辑编码会更安全，例如，Surv(time, status==3) 表示 '3' 是事件的代码。对于多状态生存，状态变量将是一个因子，假设其第一级对应于审查。

Surv 对象可以作为向量下标，例如x[1:3] 使用单个下标，在这种情况下，drop 参数将被忽略，结果将是一个生存对象；或使用两个下标作为矩阵。如果缺少第二个下标并且 drop=F (默认)，则下标的结果将是 Surv 对象，例如 x[1:3,,drop=F] ，否则结果将是一个矩阵(或向量)，符合默认行为用于下标矩阵。

值

类 Surv 的对象。有 print 、 is.na 和下标生存对象的方法。 Surv 对象被实现为具有更多属性的 2 或 3 列矩阵。其中包括多状态对象的状态类型(左审查、右审查、计数过程等)和标签。输入参数的任何属性也保留在 inputAttributes 中。这对于在数据项(例如标签)上附加了更多信息的其他包可能很有用；然而，生存包中的例程都没有使用这些值。

对于 is.Surv ，如果 x 继承自类 "Surv" ，则为逻辑值 TRUE ，否则为 FALSE 。

注意

使用 1/2 编码表示状态是一个有趣的历史文物。对于打孔卡上包含的数据，IBM 360 Fortran 将空白视为零，这导致 Mayo Clinic 生物统计学部分制定了一项政策，永远不要使用 "0" 作为数据值，因为人们无法将其与缺失值区分开。政策变成了习惯，就像经常发生的那样，在生/死的打孔卡消亡之后，对生/死的 1/2 编码的使用仍然持续了很长一段时间。在编写 Surv 时，许多 Mayo 数据集仍然使用这种过时的约定，例如包中找到的 lung 数据集。

例子

with(aml, Surv(time, status))
survfit(Surv(time, status) ~ ph.ecog, data=lung)
Surv(heart$start, heart$stop, heart$event) 

也可以看看

coxph、survfit、survreg、lung。