分层比例风险模型（Stratified Proportional hazards models）
比例风险（Proportional hazard）：协变量对风险比的影响不随时间而变化
非比例风险（Non-Proportional hazard）：风险比随时间的变化而变化
Cox回归使用广泛，但前提要满足比例风险假设，如果不符合需要采用其他的分析方法，如加速失效模型（accelerated failure time model），其中的指数回归和weibull既属于加速失效模型同时也符合等比例风险假设；在Cox回归中加入时依变量（time-dependent variable）等。
-分层Cox回归
风险比在不同分层间不成比例，但在层内符合比例风险且各个分层间的基线风险函数可以不同。分层的变量需为分类变量，因为按照不同的层进行了分析，该分层因素的效应不能估计。分层因素如各个不同的中心。
假设第j个分层的某个受试者的基线风险为，j=1,2, ..., g，g为分层的数量。
则第i个受试者的风险为，
，
为第j个分层的受试者总数。
分层比例风险模型表示为：
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为p个协变量， X1, X2, ..., Xp 为第j个分层第i个受试者的取值。
*校正的生存函数
?????通常生存分析中，通过K-M法估计生存率，绘制生存曲线或者分层后的生存曲线，K-M不考虑协变量的校正。通过Cox回归校正协变量，获得矫正或者未校正后的HR。
?????如果想要估计协变量校正后的生存率，则在Cox回归模型相关参数估计完成后，可以进一步通过这些参数估计生存函数，可以与未校正的K-M估计进行比较。
?????即校正风险后的生存函数（Risk adjusted survivor function），在各个时间点所有受试者生存率的平均值。
?????在时刻t时，某受试者的风险函数为
?????转换为生存率：
当Cox模型用于g个组间的比较
此时为第j个组的基线风险函数，即各个组的基线风险函数不同。但β1, β2, ..., βp在各个组间仍是相同的。
对应为分层Cox回归(Stratified Cox regression model)，j为某一变量对应的g个分层，即对g个分层分别进行分析，模型中的xi不包括组别变量（这里指分层变量），仅估计协变量的参数β。对应生存率估计为
-SAS实现
SAS中通过STRATA语句实现
The proportional hazards assumption might not be realistic for all data. If so, it might still be reasonable to perform a stratified analysis. The STRATA statement names the variables that determine the stratification
The STRATA statement enables us to fit a proportional hazards model when the hazard functions in the two treatment groups are parallel within each stratum but not across the entire sample.
增加Strata后的β系数估计只有一个结果。因为分层Cox回归假定的是系数在各个分层间相同，只是每个分层都有不同的基线风险模型。将协变量放入模型（Strata中的变量不放入model），进行系数估计后，再计算不同分层的风险比或生存率。
而如果将Strata中的变量放出model右侧，则采用的是常规的COX回归，假设的各个分层的基线风险函数是相同的。