提问人：AP30 提问时间：5/11/2023 更新时间：5/11/2023 访问量：26
在 R 公式中使用 package：：function 会给出不同的结果（特别是 coxph 内部的 survival：：strata）
Using package::function inside formula in R gives different results (specifically survival::strata inside coxph)
问：
我认为以下两个公式调用应该是等效的。
install.packages("survival")
library(survival)
型号 1
coxph(Surv(futime, fustat) ~ age + strata(rx), data=ovarian)
Call:
coxph(formula = Surv(futime, fustat) ~ age + strata(rx), data = ovarian)
coef exp(coef) se(coef) z p
age 0.13735 1.14723 0.04741 2.897 0.00376
Likelihood ratio test=12.69 on 1 df, p=0.0003678
n= 26, number of events= 12
型号 2
coxph(Surv(futime, fustat) ~ age + survival::strata(rx), data=ovarian)
Call:
coxph(formula = Surv(futime, fustat) ~ age + survival::strata(rx),
data = ovarian)
coef exp(coef) se(coef) z p
age 0.14733 1.15873 0.04615 3.193 0.00141
survival::strata(rx)rx=2 -0.80397 0.44755 0.63205 -1.272 0.20337
Likelihood ratio test=15.89 on 2 df, p=0.0003551
n= 26, number of events= 12
然而，事实并非如此。第二个模型专门使用 “：：” 运算符引用 'strata'，将其视为模型中的固定效应变量，而不是将模型单独拟合在 'strata' 水平内。我不知道这是否是：
A） 在 R 的公式中使用“package：：function”类型调用时出现问题，或者 B） 生存包和命名空间/依赖项的问题
我想使用对 Model 2 的调用，因为我正在构建一个包，并且不想在加载我的包时附加整个生存包（很大）。
对此的任何帮助将不胜感激。
答：
3赞
bretauv
5/11/2023
#1
在 中，有以下几行：coxph()
special <- c("strata", "tt", "frailty", "ridge", "pspline")
tform$formula <- if (missing(data))
terms(formula, special)
else terms(formula, special, data = data)
因此，在第一种情况下，正确检测，但在第二种情况下则不然。我们可以通过您的示例看到这一点：coxphstrata
library(survival)
formula1 <- Surv(futime, fustat) ~ age + strata(rx)
formula2 <- Surv(futime, fustat) ~ age + survival::strata(rx)
special <- c("strata", "tt", "frailty", "ridge", "pspline")
data <- ovarian
t1 <- terms(formula1, special, data = data)
t2 <- terms(formula2, special, data = data)
attr(t1, "specials")$strata
#> [1] 3
attr(t2, "specials")$strata
#> NULL
虽然我不知道具体细节，但我想说这种差异后来导致了结果的差异。coxph()
因此，应避免在公式中使用前缀。如果由于某种原因，您必须使用此前缀，则可以使用以下技巧：survival::
library(survival)
# here
strata <- survival::strata
coxph(Surv(futime, fustat) ~ age + strata(rx), data=ovarian)
#> Call:
#> coxph(formula = Surv(futime, fustat) ~ age + strata(rx), data = ovarian)
#>
#> coef exp(coef) se(coef) z p
#> age 0.13735 1.14723 0.04741 2.897 0.00376
#>
#> Likelihood ratio test=12.69 on 1 df, p=0.0003678
#> n= 26, number of events= 12
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AP30
5/11/2023
谢谢，绝对正确！这个技巧效果很好，所以我想我将使用它来避免在我的包裹中附加生存。非常感谢您的回复。
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