功能说明
对生存数据或二分类结局数据进行亚组分层分析，输出每个亚组内的效应量（HR 或 OR）及其 95% 置信区间，绘制交互作用森林图。
输入数据格式
- CSV 或 Excel 文件
- 至少包含：结局变量、暴露/处理变量、亚组分层变量
- 生存数据需额外提供：时间变量、事件状态变量（0=删失，1=事件）
- 亚组变量可以是分类变量（因子/字符）或连续变量
分析流程
- 上传数据或点击「使用示例数据」
- 选择结局类型（二分类或生存）
- 选择对应的结局变量（生存数据还需选择时间变量和状态变量）
- 选择主暴露/处理变量
- 选择一个或多个亚组分层变量
- 可选：选择需要调整的协变量
- 勾选「多变量调整」以在模型中包含协变量
- 点击「运行亚组分析」
输出结果
- 亚组汇总表：每个亚组的效应量（HR/OR）、95% CI、P 值、样本量、事件数
- 森林图（亚组效应）：交互作用森林图，每个亚组变量单独分组展示
- 交互检验：似然比检验（LR Test）和 Wald 检验的 P 值
- 原始模型：分析参数汇总
- 导出 CSV：含 Subgroup_Summary、Interaction_Test（含 FDR）、Skipped_Subgroups 三个区段
注意事项
- 示例数据加载后会自动预选变量
- 用户上传的数据需手动选择变量
- 样本量 < 5 的亚组会被跳过
- P < 0.05 的结果以浅红色背景高亮