Cox回归是生存分析中的常用方法，其假定Hazard Ratio（HR）不随时间变化，即满足比例风险假定（Proportional Hazards Assumption, PH假定）。在进行Cox回归前需要对该假定进行检验，本文介绍三种方法。

1、-ln(-ln(survival)) 图法

判断标准：如果待评价的变量分成的亚组曲线平行，说明满足PH假定。

2、预测生存概率图法

判断标准：利用拟合的Cox回归方程生成概率曲线，该曲线假定PH成立，然后与实际得到KM曲线做比较，如果两条曲线基本重合说明PH假定成立。

3、统计检验法

判断标准：该法将给出统计学检验的P值，通过P值判断。

下面通过里一个例子展示如何利用Stata软件进行操作。示例数据来自于一个真实的白血病研究（Garrett 1997），包含42例患者，其变量意义如下：

表1. 示例变量及赋值

我们假定变量Treatment1是满足PH假定的。首先需要在Stata中定义数据结构为生存数据结果，然后再进行后续的分析。方法如下：

1. 依次点击：Statistics—Survival analysis—Setup and utilities—Declare data to be survival-time data（图1），会出现相应窗口（图2）。

图1

2. 将代表时间的变量week选入Time variable框内，代表结局事件的变量relapse选入Failure variable框内，“1”代表发生事件，填入Failure values框内。

图2

3. 点击OK。

定义好数据后，接下来介绍如何用三种方法进行检验。