La significación del gráfico anterior está estimada mediante una prueba no paramétrica (Log-Rank) que no hace ninguna suposición sobre la función de riesgo. El modelo de regresión de Cox, es quasi-paramétrico, ya que tampoco necesita que sean conocidas las funciones de riesgo de cada grupo, pero sí que sean proporcionales.

La confusión ocurre cuando no se considera en el modelo una variable que se relaciona tanto con la variable dependiente como con otra variable explicativa.

Esto ocurriría si por ejemplo la Edad tuviese un Hazard Ratio diferente a 1 y a su vez la edad no se distribuyese del mismo modo en ambos grupos. Si esto ocurre, el calculo de Hazard Ratio para el Grupo en el estudio univariante estaría equivocado, sin embargo el Hazard Ratio para la variable Grupo en el modelo multivariante (que incluye la Edad) sería correcto.

Ajustes de la función de riesgo

El modelo de regresión de Cox no necesita que sean conocidas las funciones de riesgo de cada grupo, pero sí que sean proporcionales. Aquí puede manipular la forma de la función de riesgo y decidir si quiere mantener o no la proporcionalidad entre ellas. Si no se mantiene la proporcionalidad, el modelo de regresión de Cox no es válido.
Para detectar violaciones del requerimiento de Riesgos proporcionales podemos examinar los residuos de Schoenfeld:

Tablas de supervivencia

Tabla de supervivencia