基于Cox模型和线性混合效应模型的纵向和生存数据的联合模型已经在临床数据分析实践中得到了广泛的应用,但是已有研究指出当比例风险假设不能很好满足的时候,用Cox模型建模会导致不可忽视的偏差,这时加速失效模型可能是Cox模型的一个很好的替代。但是在临床数据分析实践中模型假设的验证是一件困难的事情,从而基于实际数据对这两类联合模型进行比较研究是一个令人感兴趣有重要实践意义的问题。本文基于哥本哈根几所医院开展的肝硬化临床试验的数据分别构建了基于Cox模型和线性混合效应模型的联合模型以及基于加速失效模型和线性混合效应模型的联合模型,并进行了比较研究。我们运用极大似然估计对模型的参数进行估计,利用EM算法解决模型中的复杂积分问题,运用AIC、BIC准则选择变量,以均方误差为标准比较了两种模型在临床数据分析中的精度。结论如下:两种联合模型在数据分析时均方误差都很小并且AIC、BIC值较为接近,模型复杂度也相差不大,基于Cox模型和线性混合效应模型的纵向和生存数据的联合模型的参数计算时间较少。在对肝硬化病人生存函数的预测中发现使用Cox模型分析的均方误差更小,模型效果较好。所以加速失效模型可以作为Cox模型的一个很好的替代。本文旨在为临床研究者选择生存模型研究临床实验数据提供参考依据。本文所有计算用R软件完成。