RCS
在科学研究中，我们经常构建回归模型来分析自变量和因变量之间的关系。大多数的回归模型有一个重要的假设就是自变量和因变量呈线性关联。当自变量和因变量之间为非线性关系时，可以将连续型变量转化为分类变量，但是分类变量的类别数目以及节点位置的选择一般会带有主观性并且分类变量会损失部分信息；也可以直接拟合自变量和因变量之间的非线性关系，但是直接构建多项式回归可能存在过度拟合、共线性等问题。因此，一个更好的解决方法是拟合自变量与因变量之间的非线性关系，「限制性立方样条」(Restricted cubic spline，RCS)就是分析非线性关系的最常见的方法之一。
样条（spline）原本是指是一种灵活的细木条或金属条，用来绘制平滑曲线。样条曲线本质是一个分段多项式函数，此函数受限于某些控制点，称为 “节点”，节点放置在数据范围内的多个位置，多项式的类型以及节点的数量和位置决定了样条曲线的类型。立方则指的是 函数为3次多项式。限制是在回归样条的基础上附加要求：样条函数在自变量数据范围两端的两个区间 [X1,X2) 和 (Xn-1,Xn] 内是线性函数。
RCS曲线
RCS节点的数量比位置更重要。由于节点个数的选择和自由度有关, 所以当样本量比较大的时候可以取较多的节点。但是节点越多, 自由度越大, 模型越复杂, 越难解在「«Regression Modeling Strategies»」这本书中，Harrell 建议节点数为4时，模型的拟合效果较好，即同时可以兼顾曲线的平滑程度以及避免过拟合造成的精确度降低。当样本量较大时，5个节点是更好的选择。小样本（n<30）可以选择3个节点。当节点的个数为2时，得到的拟合曲线就是一条直线。大多数研究者推荐的节点为3-5个。
一个例子
❝Lee DH, Keum N, Hu FB, et al. Predicted lean body mass, fat mass, and all cause and cause specific mortality in men: prospective US cohort study. BMJ. 2018;362:k2575. Published 2018 Jul 3. doi:10.1136/bmj.k2575
❞
Association of predicted body composition and body mass index (BMI)* with all cause mortality in men
❝如图，为了探究预测的FM、LBM和BMI与男性全因死亡率的关系，作者分别对这三个因素做了RCS分析。
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RCS实战
#加载所需要的包 library(ggplot2) #install.packages('rms') library(rms) # 导入示例数据 data <- read.csv('test.csv') head(data)
> head(data) age sex time death 1 60.57519 Male 3.094579 1 2 42.11447 Male 1.574237 0 3 54.86611 Male 3.239313 0 4 55.82207 Male 12.495977 0 5 52.48256 Female 3.252534 0 6 46.12436 Male 2.836695 0
# 对数据进行打包，整理 dd <- datadist(data) #为后续程序设定数据环境 options(datadist='dd') #为后续程序设定数据环境 # 拟合模型 fit<- cph(Surv(time,death) ~ rcs(age,4) + sex,data=data) # 节点数设为4 # 非线性检验 # P<0.05为存在非线性关系 anova(fit)
> anova(fit) Wald Statistics Response: Surv(time, death) Factor Chi-Square d.f. P age 57.75 3 <.0001 Nonlinear 8.17 2 0.0168 sex 18.75 1 <.0001 TOTAL 75.63 4 <.0001
# 查看HR预测表 # 看一下预测的HR所对因的age HR<-Predict(fit, age,fun=exp,ref.zero = TRUE) head(HR)
> head(HR) age sex yhat lower upper 1 19.71985 Male 0.7087866 0.2403429 2.090257 2 20.00869 Male 0.7052492 0.2429359 2.047356 3 20.29754 Male 0.7017294 0.2455536 2.005363 4 20.58638 Male 0.6982271 0.2481960 1.964258 5 20.87523 Male 0.6947423 0.2508632 1.924024 6 21.16408 Male 0.6912750 0.2535552 1.884643 Response variable (y): Adjust to: sex=Male Limits are 0.95 confidence limits
# 绘图 ggplot()+ geom_line(data=HR, aes(age,yhat), linetype="solid",size=1,alpha = 0.7,colour="#0070b9")+ geom_ribbon(data=HR, aes(age,ymin = lower, ymax = upper), alpha = 0.1,fill="#0070b9")+ theme_classic()+ geom_hline(yintercept=1, linetype=2,size=1)+ geom_vline(xintercept=48.89330,size=1,color = '#d40e8c')+ #查表HR=1对应的age labs(title = "Stroke Risk", x="Age", y="HR (95%CI)")
RCS1
❝可以看到，年龄<49岁，死亡风险随年龄变化不是很明显；年龄>49岁后，死亡风险随年龄的增加而增加。
❞
分组
### 性别分组 HR1 <- Predict(fit, age, sex=c('Male','Female'), fun=exp,type="predictions", ref.zero=TRUE,conf.int = 0.95,digits=2) HR1 ggplot()+ geom_line(data=HR1, aes(age,yhat, color = sex), linetype="solid",size=1,alpha = 0.7)+ geom_ribbon(data=HR1, aes(age,ymin = lower, ymax = upper,fill = sex), alpha = 0.1)+ scale_color_manual(values = c('#0070b9','#d40e8c'))+ scale_fill_manual(values = c('#0070b9','#d40e8c'))+ theme_classic()+ geom_hline(yintercept=1, linetype=2,size=1)+ labs(title = "Stroke Risk", x="Age", y="HR (95%CI)")
RCS2
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参考
- https://blog.csdn.net/weixin_43645790/article/details/125285467
- 限制性立方样条图，一种美的不行的趋势性分析方法（附R语言详细教程
- Restricted cubic splines. A spline is a drafting tool for drawing… | by Peter Flom | Towards Data Science
- R语言绘制限制性立方样条（Restricted cubic spline，RCS） - 简书 (jianshu.com)
