PROC LIFETEST和PROC PHREG的区别与联系

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基于个人理解，PROC LIFETEST，简单来说是基于寿命表分析结局状态发生时间在分类变量不同组之间是否存在差异，而PROC PHREG是在PROC LIFETEST基础上发展起来的影响结局状态发生时间的多因素分析方法。当然，既然是在PROC LIFETEST基础上发展起来的，PROC PHREG理论上应该能够完成PROC LIFETEST所能完成的事情，也即理论上采用PROC PHREG的单因素分析（也即COX的单因素分析）得到的结果应该与PROC LIFETEST得到的结果一致。
但是最近被问到两个问题
（1）为什么PROC PHREG的单因素分析得到的结果与PROC LIFETEST得到的结果不一致，P值也不一致。
（2）为什么PROC PHREG的单因素分析得到的生存曲线图与PROC LIFETEST得到的生存曲线图也不一致。

为了验证两者是否真的不一致？自己找到一个数据库，对两个问题均进行了一下验证，确实存在以上两个问题。因此，非常想听听大家对该问题的看法。

具体参考数据如下：

1. data test;
   
2.   input no $ x1-x6 t y;
   
3.   label no='Patient ID';
   
4.   label x1='Age, year';
   
5.   label x2='Sex,0=female,1=male';
   
6.   label x3='Stage,0=low，1=high';
   
7.   label x4='Treatment,0=Traditional method，1=New method';
   
8.   label x5='Lymphatic metastasis,0=No,1=Yes';
   
9.   label x6='Invasive,0=No,1=Yes';
   
10.   label t='Survival time,month';
    
11.   label y='Death,0=Yes,1=Censor';
    
12. cards;
    
13. 1 54 0 0 0 1 0 52 1
    
14. 2 57 0 1 1 0 0 51 1
    
15. 3 58 0 0 1 1 1 35 0
    
16. 4 43 1 1 0 1 0 103 1
    
17. 5 48 0 1 1 0 2 7 0
    
18. 6 40 0 1 1 0 2 60 1
    
19. 7 44 0 1 1 0 2 58 1
    
20. 8 36 0 0 1 1 1 29 0
    
21. 9 39 1 1 0 0 1 70 1
    
22. 10 42 0 1 1 0 1 67 1
    
23. 11 42 0 1 1 0 0 66 1
    
24. 12 42 1 0 0 1 2 87 1
    
25. 13 51 1 1 0 0 0 85 1
    
26. 14 55 0 1 1 0 1 82 1
    
27. 15 49 1 1 0 0 1 76 1
    
28. 16 52 1 1 0 0 1 74 1
    
29. 17 48 1 1 0 0 2 63 1
    
30. 18 54 1 0 0 1 1 101 1
    
31. 19 38 0 1 1 0 0 100 1
    
32. 20 40 1 1 0 0 1 66 0
    
33. 21 38 0 0 1 1 2 93 1
    
34. 22 19 0 0 1 1 2 24 0
    
35. 23 67 1 0 0 1 0 93 1
    
36. 24 37 0 0 0 1 0 90 1
    
37. 25 43 1 0 1 1 2 15 0
    
38. 26 49 0 0 1 1 2 3 0
    
39. 27 50 1 1 0 1 1 87 1
    
40. 28 53 1 1 0 0 2 120 1
    
41. 29 32 1 1 0 0 0 120 1
    
42. 30 46 0 1 1 0 1 120 1
    
43. 31 43 1 0 0 1 0 120 1
    
44. 32 44 1 0 0 1 2 120 1
    
45. 33 62 0 0 1 1 2 120 1
    
46. 34 40 1 1 0 0 1 40 0
    
47. 35 50 1 0 1 1 0 26 0
    
48. 36 33 1 1 1 0 2 120 1
    
49. 37 57 1 1 0 0 0 120 1
    
50. 38 48 1 0 1 1 2 120 1
    
51. 39 28 0 0 1 1 2 3 0
    
52. 40 54 1 0 0 1 0 120 0
    
53. 41 35 0 1 1 1 1 7 0
    
54. 42 47 0 0 1 1 2 18 0
    
55. 43 49 1 0 0 1 0 120 1
    
56. 44 43 0 1 1 0 0 120 1
    
57. 45 48 1 1 1 0 2 15 0
    
58. 46 44 0 0 1 1 2 4 0
    
59. 47 60 1 1 0 0 2 120 1
    
60. 48 40 0 0 1 1 2 16 0
    
61. 49 32 0 1 1 0 1 24 0
    
62. 50 44 0 0 1 1 1 19 0
    
63. 51 48 1 0 1 1 0 120 1
    
64. 52 72 0 1 1 1 2 24 0
    
65. 53 42 0 0 1 1 0 2 0
    
66. 54 63 1 0 0 1 0 120 1
    
67. 55 55 0 1 0 0 2 12 0
    
68. 56 39 0 0 1 1 2 5 0
    
69. 57 44 0 0 1 1 0 120 1
    
70. 58 42 1 1 0 0 2 120 1
    
71. 59 74 0 0 1 1 1 7 0
    
72. 60 61 0 1 1 1 0 40 0
    
73. 61 45 1 0 0 1 0 108 1
    
74. 62 38 0 1 1 0 2 24 0
    
75. 63 62 0 0 1 1 2 16 0
    
76. ;
    
77. run;
    
78. 
    
79. ods graphics on;
    
80. 
    
81. proc lifetest data=test plots=(s) outtest=out_Test;
    
82.    time t*y(1);
    
83.    id no;
    
84.    strata x4;
    
85. run;
    
86. 
    
87. proc phreg data=test plots(overlay)=survival;
    
88.   class x4;
    
89.   model t*y(1)=x4;
    
90.   id no;
    
91.   baseline covariates=test outdiff=Diff1 survival=_all_/diradj group=x4;
    
92. run;quit;
    
93. 
    
94. ods graphics off;

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关键词：LIFETEST phreg Life test FETE 影响

Good question

1.under discrete ties in phreg, the score test is identical to the log-rank test from lifetest. But usually we report wald test for beta in phreg.
2.Hmm...they should not be identical.
京剧

jingju11 发表于 2014-3-29 06:02
1.under discrete ties in phreg, the score test is identical to the log-rank test from lifetest. But  ...

谢谢你的回复，但是确实不是很清楚你说的意思，能够说得更详细一些吗？谢谢啦，^_^

针对上述两个问题，咨询资深统计教授后，得到的回复是：Cox 回归的风险率和逐段计算风险的思想是从寿命表和乘积极限法发展来的，但是，其参数估计的方法学不同于寿命表和乘积极限法，因此寿命表和乘积极限法并不是Cox 回归的特例。

希望对各位有一定的借鉴作用。同时欢迎进一步的跟帖讨论，^_^

针对上述两个问题，咨询资深教授后，得到的回复是：Cox 回归的风险率和逐段计算风险的思想是从寿命表和乘积极限法发展来的，但是，其参数估计的方法学不同于寿命表和乘积极限法，因此寿命表和乘积极限法并不是Cox 回归的特例。
希望对大家有一定帮助，^_^

针对上述两个问题，咨询资深教授后，得到的回复是：Cox 回归的风险率和逐段计算风险的思想是从寿命表和乘积极限法发展来的，但是，其参数估计的方法学不同于寿命表和乘积极限法，因此寿命表和乘积极限法并不是Cox 回归的特例。
希望对大家有一定帮助，^_^

qq中给你过回复，lifetest用的是PL法，也就是极限乘积估计，这个是非参数估计，phreg是cox法，是半参数估计。参数估计，非参数估计和半参数估计这是三种不同思路的方法，之间的区别你可以google，或者是找个统计的书，看看他们的公式就能明白

moonstone 发表于 2014-4-1 07:49
针对上述两个问题，咨询资深教授后，得到的回复是：Cox 回归的风险率和逐段计算风险的思想是从寿命表和乘积 ...

非常感谢你和你的教授.
大家都知道这两个过程不相同.如果相同,SAS就没有必要给出两个同样功能但句法不同的过程.但是关于你的问题中提到的P-值可以把这两个过程联系起来.因为它们具备共性.在某些情况之下,也可以利用FREQ过程来得到检测值.具体可以参考我的BLOG.京剧

http://blog.sina.com.cn/s/blog_a3a926360101jcvr.html

mark~~