hr置信区间跨过1怎么解释,风险比置信区间跨1

hr置信区间跨过1怎么解释,风险比置信区间跨1

你一定听过这样的说法："这个置信区间交叉1（有时交叉0），所以P值没有意义（P>0.05）。"置信区间什么时候和P值相关了？它更准确。也就是说，置信区间和假设检验是如何工作的？当HR值大于1时，意味着两组之间事件的风险不同。吃掉HR，风险就越高。 当HR值等于1时，意味着两组之间的事件风险没有差异。 当HR值小于1时，表示事件发生的风险在2以内

95%置信区间大于1是什么意思？95%置信区间是指对于一个数据样本，我们可以用95%的置信水平来计算一个"置信区间"来反映真实值可能出现的范围。 在这个置信区内，如果HR的95%置信区间不跨越1，则说明在测试水平为0.05的条件下，HR值不等于1（即存在Cox回归）

ˇ△ˇ ⑤选项：添加EXP(B)，即HR值的95%置信区间。 5Cox回归分析结果及其解释（1）总体效果评价Cox统计分析首先是对模型的总体评价。模型的总体评价包括计算2倍对数似然值，其中kkk是自变量的个数，Xi,1X_{i,1}Xi,1​和Xi,0X_{i,0}Xi,0​是自变量Xi计算HR的置信区间。 通常

因此，95%置信区间可以通俗地（但不完全正确）理解为总体平均值有95%的概率落在这个区间内（这种理解并不完全准确，但对于非统计学家来说，这种理解并没有什么问题）。 因此，我们的结果是，在对照研究中，较高的风险（HR）意味着更大的副作用；当HR大于1且95%置信区间（95%CI）不交叉1时，意味着曲沙司他比对照组有更多的副作用；而当HR小于1且95%不交叉1时，意味着曲沙司他有

FDA进行了多重敏感性分析来评估PFS结果的稳健性，但无论使用哪种方法，HR置信区间的上限都接近或超过1，并且PFS的益处未能转化为CR率和OS的益处。 PFS敏感性分析。图片来自FDA2。对于OS结果，如果使用α=0.05，则当P<0.05时存在差异；如果使用α=0.1，则当P<0.1时存在差异。 既然α是I型错误，当然还有II型错误（称为β）。 而且，如果α大，β就小，反之，如果α小，β就大。 因此α