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cox回归模型可引入连续型、类别型、事件型类型的自变量。
Cox回归模型是一种特殊的半参数模型，可以用于捕捉影响死亡风险的因素，研究情况发展和预测生存时间。它可以引入各种类型的自变量，比如连续型、类别型、事件型等，具体的变量类型可以根据实际的研究主题进行不同的选择。
如果考虑到自变量的不同类型，可以建立多重Cox回归模型。例如，可以将连续型、类别型和事件型变量分别带入Cox回归模型，并将模型参数表述为不同变量的常数值或回归系数。其中，连续型自变量的表达式可以是log（t）/log（2）+B×X。
类别型自变量可以表示为B1X1+B2X2+B3X21，而事件型自变量的表达式可以表示为B4（T1-T0）+B5（X1≠X2）。这些表达式的常数值或回归系数B及X可以由实证数据得出，以此来研究影响生存时间的因素。
Cox比例风险回归模型（Cox’s proportional hazards regression model），简称Cox回归模型。该模型由英国统计学家于1972年提出，主要用于肿瘤和其它慢性病的预后分析，也可用于队列研究的病因探索。
Cox回归模型的假定：
1、比例风险假定，各危险因素的作用不随时间的变化而变化，即不随时间的变化而变化。因此，公式（1）又称为比例风险率模型（PH Model）。这一假定是建立Cox回归模型的前提条件。
2、对数线性假定 模型中的协变量应与对数风险比呈线性关系，如公式（2）。
cox回归是做生存分析的一个半参数模型，目的是找出影响生存的危险因素有哪些，在医学中常用于肿瘤和其他疾病的预后分析。常用的统计软件如SAS和spss都可以实现。
cox回归模型可引入各种类型的自变量，比如连续型、类别型、事件型等。
COX回归模型，又称“比例风险回归模型（proportional hazards model，简称Cox模型）”，是由英国统计学家（1972）年提出的一种半参数回归模型。该模型以生存结局和生存时间为因变量，可同时分析众多因素对生存期的影响。
能分析带有截尾生存时间的资料，且不要求估计资料的生存分布类型。由于上述优良性质，该模型自问世以来，在医学随访研究中得到广泛的应用，是迄今生存分析中应用最多的多因素分析方法。
因变自变
自变量是被操纵的变量，而因变量是被测定或被记录的变量。这两个专业用语的区别看上去会使很多读者产生混淆，正如一些读者所说的——“全部变量都具有依赖性”。不过，一旦你认识到这种区别，就会发现这个区别是必不可少的。
自变量与因变量一词主要用于变量被操纵的实验研究中，在这种意义上，自变量在研究对象反应形式、特征、目的上是独立的，其他一些变量则“依赖于”操纵变量或实验条件的改变。
cox回归是做生存分析的一个半参数模型，目的是找出影响生存的危险因素有哪些，在医学中常用于肿瘤和其他疾病的预后分析。常用的统计软件如SAS和spss都可以实现。Cox比例风险回归模型，简称Cox回归模型。该模型由英国统计学家于1972年提出，主要用于肿瘤和其它慢性病的预后分析，也可用于队列研究的病因探索。Cox 回归是一种半参数模型，与参数模型相比，该模型不能给出各时点的风险率，但对生存时间分布无要求，可估计出各研究因素对风险率的影响，因而应用范围更广。
自变量（Independent variable）和因变量（dependent variable）：一、解释：函数中的专业名词，函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量。如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。二、几种简单函数中的举例1 一次函数：①正比例函数：y=kx，其中x为自变量，y为因变量，k为系数。②普通一次函数：y=kx+b，其中x为自变量，y为因变量，k为系数，b为常数项 （常数项即为恒定不变的数值）2.反比例函数：y=k/x，与正比例函数中各字母的含义相同。3.二次函数：y=ax²+bx+c，其中x为自变量，y为因变量，a为二次项系数，b为一次项系数，c为常数项。
自变量是指：研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。
因变量是指：在函数关系式中，某个量会随一个（或几个）变动的量的变动而变动。
在具体的生物学等实验领域中因变量的理解是：因变量是由于自变量变动而直接（由目的决定）引起变动的量。而在具体的实验中又有因变量与自变量一起建立的模型以得以观察其他情况的变化，也长有多个自变量互为补充来研究某一因变量的情况（生长素发现过程中达尔文父子实验），以上具体可体会数学中导数的含义。
自变量有连续变量和类别变量之分。如果实验者操纵的自变量是连续变量，则实验是函数型实验。如实验者操纵的自变量是类别变量，则实验是因素型的。在心理学实验中，一个明显的问题是要有一个有机体作为被试对刺激作反应。显然，这里刺激变量就是自变量。
受限因变量指因变量的观测值是连续的，但是受到某种限制,得到的观测值并不完全反映因变量的实际。例如在某次流行病学调查中，我们将能够代表人体健康状况的某个指标作为因变量，从而研究影响人体健康状况的各种因素。
现要测量该指标的水平，但是由于仪器的检测极限问题,在某个水平之上或之下的值我们观测不到，在实际应用中通常就用这个极限水平的值来代替那些我们观测不到的值。
百度百科-自变量
百度百科-因变量
函数中的专业名词，函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量。如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。
自变量是最初变动的量因变量是由于自变量变动而引起变动的量额..比如...开车用汽油``行驶路程是 X耗油量是 Y路程X越多。。耗油量Y越多``X就是自变量..Y就是因变量
是描述两个变量之间有无相关、相关方向及其密切程度的指标。研究预防医学有两个变量的的相互关系：因果关系、共变关系、相关关系。两变量的关系在散点图上呈直线趋势，用于描述两个变量线性相关的方向、密切程度。预防医学是普通高等学校本科专业，属于公共卫生与预防医学类专业。
研究设计的基本要素，界定变量的性质和类别。1、论文变量是研究设计的基本要素；是在质或量上可以变化的事物的特征，或可以测量、操纵的条件和现象。2、测量是界定变量的性质和类别的测量，显示的只有类别间的差异。
缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。
对实验结果有影响的变量，但不是需要结果的变量，比如研究光照对光合作用影响，需控制co2的量
控制变量是指那些除了实验因素（自变量）以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。
只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。
控制技术
在心理学实验中，对额外变量的控制技术主要有：
（1）排除法。排除法是把额外变量从实验中排除出去。从控制变量的观点来看，排除法确实有效，但用排除法所得到的研究结果却常常难以推广。
（2）恒定法。恒定法指在使额外变量在实验过程中保持恒定不变。这主要体现在保持实验条件恒定的方面，实验者和控制组被试的特性也应保持恒定。
（3）匹配法。匹配法是使实验组和控制组中的被试属性相等的一种方法。使用匹配法时，先要测量所有被试身上与实验任务成高相关的属性；然后根据测得结果将被试分成属性相等的实验组和控制组。
（4）随机化。随机化法是把被试随机的分派到各处理组中的技术。随机分派形成的各处理组的各种条件和机会是均等的，也即在额外变量上做到了匹配。随机化法不会导致系统性偏差，能够控制难以观察的中介变量。
绝大多数的论文撰写,均需通过一定数量临床病例(或资料)的观察,研究事物间的相互关系,以探讨客观存在的新规律。如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法,就需进行两种方法比较,这就涉及统计处理;统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。显然,经正确统计处理的结果可信度高,论文的质量也高。
刚在那个什么 创新医学网 上看见过 医学论文 写作辅导的文章 这个知道是不是 你要的答案 统计资料的显著性检验(significant test)方法的选择是医学论文中常常遇见的问题，退稿原因中常有显著性检验方法选择不当。如t检验、u检验、χ2检验等，虽然各有其应用范围和要求，但也其共同之处。作者可根据统计资料的类型，选择一种或几种检验方法。但当作者在获得一组、两组或两组以上的数据资料时，选择何种显著性检验，是至关重要的问题。不同的资料类型其统计指标、统计检验的方法是不同的，见表1。 医学生物研究中，许多指标都是服从正态分布(u分布)的，而随着样本含量加大或自由度增大，t分布、χ2分布、F分布都趋向于正态分布见图1、图2。 在《中华创伤杂志》第12卷1～6期和增刊中文章所涉及的统计方法(表2)，表明了正态分布的广泛性、常见性。 故当作者获得数据资料后，首先应进行正态性检眩�范ㄊ欠为标准正态分布(或近似正态分布)或不属于正态分布。笔者首先推荐概率单位法。 当统计资料属于正态分布或近似正态分布时，差异显著性检验方法的选裕�诜合其应用条件下，一般可按表3进行选择。 显著性检验应用时的主要注意事项：(1)率值或均值在进行显著性检验前，应注意样本的代表性和可比性。(2)检验结果接近显著性界限时：要多方面考虑，是否确实不存在差异；或是观察例数不够，而需加大样本例剩换是检验公式运用不当，可用其他检验印证。(3)多个样本比例数的χ2检验，差异显著性，只能说明多组比例数不同或不完全相同，而不能确定哪个比例数不同，要进一步进行显著性检验才能了解两个样本比例数是否构成相同。表1 一般情况下不同资料的统计指标与检验方法的关系资料类型 统计指标 统计检验方法 计量资料 均数、标准差 t检验、F检验等 计数资料 率、构成比 χ2检验等 半定量资料 率、构成比 秩和检验、Ridit分析表2 《中华创伤杂志》第12卷1～6期、 增刊显著性检验方法使用频数检验方法 应用次数 检验方法 应用次数 t检验 27 直线相关与回归分析 5 χ2检验 16 拟合线性回归 1 F检验 24 相关分析 6 Q检验 2 非参数统计 4 u检验 1 未注明方法 6表3 常用显著性检验方法的选择统计资料比较类型 显著性检验 小样本均数与总体均数相比较 t检验 小样本均数相比较 t检验、F检验 两个或多个大样本均数与 总体均数相比较 u检验、t检验 大样本均数相比较 u检验、t检验 配对计量资料 配对t检验 两个率的比较 u检验、χ2检验 多个样本率的的比较 χ2检验 配对计数资料两种属性的 相关分析及其差别的比较 χ2检验
该论文不是必须同一个因变量。根据学术论文网提供的信息，在博士毕业论文中，因变量是研究的重点，然而，并不是所有的博士毕业论文都必须集中在同一个因变量上。在某些学科领域，研究主题可能涉及多个因变量。例如，在医学领域，研究心血管疾病可能涉及血压、血糖、血脂等多个因变量。在这种情况下，博士毕业论文可以涉及多个因变量。但是，需要注意的是，每个因变量都必须有相对应的自变量和研究方法。此外，为了保证论文的逻辑性和连贯性，需要对各个因变量进行适当的连接和梳理，以确保整个研究成果的完整性。
医学检验研究的是人体复杂的各种生理和病理指标，更必须加强与临床相关科室的密合作才能得到成功。在建立合作关系时要注意解决的问题是；(1)选准临床迫切需要解决的课题，做好设计和规埘；(2)选好合作对象；(3)共同完善风险同负、利益共享的双赢机制。本刊期待着在新一届编委会的领导下，能有更多的紧密结合临床实际的优秀论文奉献给广大读者!