Auswählen der Optionen für Cox-Modell in einem Zählprozessformular anpassen

Geben Sie die Methode an, die Minitab zum Behandeln von Bindungen verwendet. Normalerweise liefert die Efron Methode bessere Schätzungen als die Breslow Methode, wenn die Antwortdaten viele Bindungen haben. Die beiden Methoden liefern die gleichen Schätzungen, wenn die Antwortdaten keine Bindungen haben.

Geben Sie das Konfidenzniveau für die Konfidenzintervalle für die Koeffizienten und die angepassten Werte ein.

In der Regel ist ein Konfidenzniveau von 95 % gut geeignet. Ein 95%-Konfidenzniveau gibt an, dass bei einer Entnahme von 100 Zufallsstichproben aus der Grundgesamtheit die Konfidenzintervalle für ungefähr 95 der Stichproben den Mittelwert der Antwortvariablen enthalten. Für einen bestimmten Datensatz erzeugt ein niedrigeres Konfidenzniveau ein schmaleres Intervall, während mit einem höheren Konfidenzniveau ein breiteres Intervall erzielt wird.

Sie können ein beidseitiges Intervall oder eine einseitige Grenze auswählen. Bei demselben Konfidenzniveau liegt eine Grenze näher an der Punktschätzung als das Intervall. Die Obergrenze liefert keinen wahrscheinlichen unteren Wert. Die Untergrenze liefert keinen wahrscheinlichen oberen Wert.

From the drop-down list, select Robuste Varianz-Kovarianz to perform the analysis using the robust covariance matrix¹ für die Parameterschätzungen. Wenn Sie diese Option auswählen, verwenden alle Tests und Konfidenzintervalle in der Analyse die robuste Kovarianzmatrix.

Sie können eine Spalte in Clusteridentifikation für robuste Kovarianzmatrix (optional) angeben, um Gruppen korrelierter Beobachtungen aufgrund des Studienentwurfs zu identifizieren. Zeilen mit demselben Wert sind gruppierte Beobachtungen. In wiederkehrenden Ereignismodellen, bei denen jedes Subjekt das Ereignis mehrmals erleben kann, werden beispielsweise die Beobachtungen innerhalb derselben Probanden korreliert. Wenn Sie eine Spalte angeben, berechnet Minitab die robuste Kovarianz, um das Vorhandensein von gruppierten Beobachtungen zu berücksichtigen. Wenn Sie keine Spalte angeben, ist der Effekt derselbe, als würden Sie in jeder Zeile eine Spalte mit einem anderen Wert verwenden.

Die Gruppierungsspalten können ein numerisches, ein Text- oder ein Datums-/Uhrzeitformat aufweisen. Minitab bezieht fehlende Werte ein, wenn es die robuste Varianz-Kovarianz berechnet und in der Analyse gruppiert.

Wählen Sie den Test für die ANOVA-Tabelle aus. Empirische Studien haben gezeigt, dass die Konvergenzraten der Likelihood-Quotienten-Test und Wald-Test ähnlich sind. Die Score-Test konvergiert weniger schnell zur begrenzenden Chi-Quadrat-Verteilung.

Wenn Sie Robuste Varianz-Kovarianz in der Varianz-Kovarianz-Matrix zur Analyse Dropdown-Liste auswählen, zeigt die ANOVA-Tabelle immer die an, Wald-Test weil die und davon Likelihood-Quotienten-TestScore-Test ausgehen, dass die Beobachtungen innerhalb von Clustern unabhängig sind.

Geben Sie eine Spalte an, um die Probanden in der Studie zu identifizieren. Als Indikatoren für Stilllegungen können Zahlen-, Text-, oder Datums-/Uhrzeitwerte verwendet werden. Die Spalte muss die gleiche Länge wie die Startzeit- oder Endzeitspalte haben. Sie können einen Antragsteller anhand einer Fallnummer, ID oder eines Namens identifizieren. Minitab gruppiert fehlende Zeilen, um die Diagnose pro Fall zu berechnen.

In einem Eingabeformat für den Zählprozess kann ein einzelnes Subjekt über mehrere Zeilen mit Diagnosestatistiken verfügen. Wenn Sie eine Spalte zur Fallidentifizierung angeben, stellt Minitab eine einzelne Diagnosestatistik pro Fall bereit, indem die Statistiken über die mehreren Zeilen summiert werden, die sich auf denselben Fall beziehen.