在当今这个数字信息的时代,几乎任何领域的任何观点或看法,都是以数据作为基础的。人们利用不同的统计学方法对收集的数据进行分析,根据结果提出可行性意见或建议并应用于实际中。而在人们对数据的分析过程中,不断更新、逐渐完善统计学方法论知识,渐渐地形成了理论体系。上世纪70年代,随着人们对医学数据研究的逐渐深入,已不再满足利用生命表计算死亡概率、利用乘积极限法估算生存率或对某一个影响因素进行分析,而将注意力集中到对生存资料预后影响因素的分析。也正是如此,Cox风险比例模型应然而生。　　 1972年,英国统计学家D.R.Cox首次提出了Cox风险比例模型的概念。它是一种适用性很强的模型,对数据分布、残差分布均无特殊要求,且可以对截尾数据进行分析,保证了分析的全面性、结果的可靠性。它的提出对生存数据的分析具有跨时代的意义。在提出初期,它主要应用于临床医学及流行病学。随着人们对Cox风险比例模型的逐渐深入,再加之其适用性强的特点,所以在模型提出至今的近四十年里,模型在其他各领域得到了广泛应用。但是某些模型的应用者忽视了模型的应用前提假设,使得模型的应用存在着误用。那么,模型该如何使用呢?怎样使用才是正确应用昵?这就使得在详细了解Cox风险比例模型相关理论知识的基础上,再进行模型的应用变得十分重要。本文就是以这样的思路对Cox风险比例模型的应用加以论述说明的。　　 本文首先是希望应用者对Cox风险比例模型有一个整体的认识、系统的了解,所以首先对模型进行了介绍,包括简要地介绍了与模型有关的概念及其相关问题,详细的介绍了模型的形式、模型的应用前提假设、模型的参数估计及模型的拟合优度检验。其中,模型的应用前提“各危险因素的作用不随时间而变化”是在应用中必须给予重视的一点,它是衡量模型构建是否正确的检验标准,是关系到模型构建是否合理的关键。随后,阐述了为何使用Cox模型对住院天数的影响因素进行分析的因为。接下来,以“手术介入治疗不稳定性心绞痛患者住院天数的影响因素分析”为例,详细说明了模型的应用过程。需注意的是,模型在应用过程中,要认识到它的特殊性,要理论联系实际,不能对模型的理论知识施以教条主义思想,要具体情况具体分析。通过应用模型对数据进行分析,得到“术前住院天数是否小于7”、“医疗付款方式是否为其他”、“本次住院手术次数”以及“次要诊断个数”对住院天数的多少具有显著性影响。通过对Cox风险比例模型的系统了解,实例的具体分析,提出了几点在应用过程中应注意的问题,包括样本的问题、不满足等比例条件假设的问题、分类变量设置的问题、删失比例的问题、专业知识结合的问题以及不同资料之间比较的问题。最后,得出应用的结论,即①模型的应用条件、各种检验是建立模型的基础；②模型可应用于医学统计学,但要注意理论联系实际；③应用模型的最终目的是得到对生存时间具有显著影响的因素,以便指导我们干预危险因素达到有效控制生存时间的目的。