循环Cox回归模型在多个预测变量上的应用

Question

我需要对几个变量运行cox回归模型，因此我想编写一个循环来实现它。 但是无论如何它都无法正常工作。 以下是我使用的代码

names(Gen) 
varlist <- names(hsb2)[8:11]  ## get the variables i want to involve in loop
models <- lapply(varlist, function(x) {
    coxph(substitute(Surv(Time, Status) ~ i, list(i = as.name(x))), data = Gen, ties="efron")
})

我得到的错误信息是

errors in terms.default(formula, special, data = data) : 
  no terms component nor attribute

有人知道如何解决这个问题或者如何编写相关代码吗？

- user1778033

Answer 1

由于模型以奇怪的方式评估它们的公式，因此最好创建一个字符串并将其转换为公式，而不是使用substitute。可以使用reformulate，但通常情况下更好的方法是创建一个临时函数，如Is there a better alternative than string manipulation to programmatically build formulas?所述。（reformulate通常更可取，因为它会测试输入的语法正确性，但在这种情况下它会搞乱响应变量。）

创建这个临时函数：

tmpfun <- function(x) as.formula(paste("Surv(Time,Status)",x,sep="~"))

< p > 提供给 lapply 的函数的主体可能是：

coxph(tmpfun(x), data = Gen, ties="efron")

（您没有提供可重现的示例，但我认为这应该可以解决...）

为了增加额外（但完全不必要的）的酷感，您可以尝试用两个单独的 lapply 调用来替换整个调用，一个从变量名列表中制作公式列表，另一个从公式列表中制作拟合模型列表。

formlist <- lapply(varlist,tmpfun)
models <- lapply(formlist,data=Gen,ties="efron")

- Ben Bolker

---

很抱歉，我不知道（也无法猜测）您在代码方面遇到了什么问题，除非有更多信息。我承认我还没有测试过它，但如果您提供一个可重现的示例（http://tinyurl.com/reproducible-000），我可以自己测试我的答案。制作一个可重现的示例需要更多时间，而且可能不是您想要的，所以现在这个负担就落在您身上... - Ben Bolker

我自己找到了一个代码中的错误，但你仍需要提供更多信息！ - Ben Bolker

好的，我已经亲自测试过了。你（至少）需要使用tmpform <- as.formula(paste("Surv(Time,Status)",x,sep="~"))而不是使用reformulate。等我有时间时，我会回来编辑我的答案并解释原因。 - Ben Bolker