nhanes数据库里死亡率cox比例风险模型和log-rank相矛盾

可以考虑先做过变量cox单回归看是否有意义，如果单因素有意义可以是三因素之间互斥

正常现象，算法不同。COX回归是半参数法，K-M法（Log rank，时序检验）是非参数法。而众所周知，在符合条件的情况下，参数检验的检验效力要高于非参数检验。

在 Cox 回归中，自变量的系数和显著性水平都是根据估计出的风险比（hazard ratio, HR）来进行判断的。而在生存分析中，除了 Cox 回归之外，还有一种比较常见的方法就是 Log-rank 检验，它是用来比较两个或多个组别之间生存曲线是否有显著差异的。因此，这两种方法得出的结果可能会不同。

在您的情况下，如果分类变量在 Cox 回归中没有统计学意义，可能是因为其 HR 值与目标变量之间的关系不明显。而在 Log-rank 检验中，它可能与其他变量的交互作用或其他因素有关，导致生存曲线在不同组别之间有显著差异。这种情况下，可以考虑通过深入分析数据，探究分类变量与目标变量之间的关系，或者寻找可能的交互作用或其他因素。

同时，需要注意的是，Cox 回归和 Log-rank 检验都有其适用的范围和局限性，需要结合具体的研究设计和数据特点进行分析和解释。