使用 emmeans

如何解决使用 emmeans

我正在使用 'survival' 包中的 survreg 来模拟生存曲线。我有兴趣获得因子水平之间的成对差异。我曾尝试使用“survminer”包中的 pairwise_survdiff，但该函数不适用于交互或 cluster() 因子。

我之前在线性模型中经常使用 emmeans，但我无法弄清楚 emmeans 是如何（或究竟是什么）用于比较曲线之间的成对差异的。

这是一个示例模型：

library(survival) 
library(emmeans)

lung.model <- survreg(Surv(time,status) ~ factor(sex) + factor(ph.ecog),lung)

使用 flexsurv 绘制相同的模型：

require(flexsurv)
lung.model  <- flexsurvreg(s ~  factor(sex) + factor(ph.ecog),dist='weibull',data=lung)
plot(lung.model)

使用emmeans获得Tukey的成对差异：

emmeans(lung.model,pairwise ~ factor(sex)|factor(ph.ecog),adjust="tukey")

以及每个因子水平的 emmean：

emmeans(lung.model,~factor(sex)|factor(ph.ecog)) 

如何准确计算 survreg 对象的 emmeans？如果这是一个线性模型，我希望 emmeans 报告 X 轴上的时间平均值，但时间不作为 survreg 对象的一个​​因素。 emmeans 是否在报告中位生存时间？

此外，如何计算 tukeys posthoc 的成对差异？

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我仍然没有 100% 关注这里。使用以下模型：

library(survival) 
library(emmeans)
library(flexsurv)

#plot model
lung.model  <- flexsurvreg(Surv(time,status) ~  factor(ph.ecog),data=lung)
plot(lung.model)

#emmeans
lung.model <- survreg(Surv(time,status) ~ factor(ph.ecog),lung)
emmeans(lung.model,pairwise ~ph.ecog,adjust="tukey",type = "response")

emmeans 是否将单个线性函数拟合到模型（即对 ph.ecog 的整体拟合），然后从该整体模型拟合中计算出每个不同级别的显着差异？

这就是为什么每个 $emmeans 的响应对应相同比例的生存吗？对这里的基本问题深表歉意，但我在小插图中找不到其他任何地方来解释这对 survreg 函数是如何工作的！