2023年以來浙中醫(yī)大學(xué)鄭老師開設(shè)了一系列醫(yī)學(xué)科研統(tǒng)計(jì)課程，零基礎(chǔ)入門醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)包括R語言、meta分析、臨床預(yù)測(cè)模型、真實(shí)世界臨床研究、問卷與量表分析、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)與SPSS、臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析、重復(fù)測(cè)量資料分析、結(jié)構(gòu)方程模型、孟德爾隨機(jī)化等10門課，如果您有需求，不妨點(diǎn)擊下方跳轉(zhuǎn)查看：??

2023年統(tǒng)計(jì)服務(wù)開啟！歡迎提前洽談數(shù)據(jù)分析、科研合作服務(wù)

之前發(fā)過這樣一篇推文一模一樣的分析，同一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，換個(gè)病就能發(fā)表又一篇預(yù)測(cè)模型文章。里面用到的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法如下

這里的第二步和第三步就是用了Fine and Gray的子分布風(fēng)險(xiǎn)回歸法：第二步、SPMs累計(jì)發(fā)生率采用了Fine and Gray的子分布風(fēng)險(xiǎn)回歸計(jì)算第三步、預(yù)測(cè)因子的選擇用了Fine and?Gray?模型合并逐步消除法進(jìn)行變量的篩選

R語言復(fù)現(xiàn)

今天，我們就來看看在R語言中如何采用了Fine and Gray的子分布風(fēng)險(xiǎn)回歸計(jì)算累計(jì)發(fā)生率，以及如何建立子分布風(fēng)險(xiǎn)回歸模型。

第一步，要準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，這里大家要了解做競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)模型的數(shù)據(jù)和普通風(fēng)險(xiǎn)模型的數(shù)據(jù)是不一樣的。

普通Cox回歸要求因變量包含時(shí)間及事件發(fā)生情況，但事件是二分類的

而競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)模型不一樣，同樣要求因變量包含時(shí)間及事件發(fā)生情況，但事件發(fā)生情況是多分類的，包括發(fā)生研究結(jié)局事件、競(jìng)爭(zhēng)事件和刪失（重點(diǎn)：數(shù)據(jù)的區(qū)別）。0是刪失，1是結(jié)局事件，2是競(jìng)爭(zhēng)事件。

準(zhǔn)備好這些數(shù)據(jù)以后，就可以進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)模型分析（再次強(qiáng)調(diào)一下，競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)模型結(jié)局是三分類的）

第二步，就是我們要計(jì)算的累計(jì)發(fā)生率（數(shù)據(jù)可以公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)“數(shù)據(jù)”獲取）

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2023年統(tǒng)計(jì)服務(wù)?

2023年，我們將開展從科研設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計(jì)學(xué)報(bào)告等醫(yī)學(xué)科研研究方法咨詢與服務(wù)多項(xiàng)服務(wù)，若您有課題經(jīng)費(fèi)可以支持，歡迎您提前和我們聯(lián)系，2022底前采用預(yù)付方式與我們開展合作。?

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