Tabla de métodos para Ajuste el Modelo de Cox con Formato del Proceso de Conte

Búsqueda de definiciones y guías de interpretación para todas las estadísticas de la tabla de métodos.

Tipo de modelo de Cox

Muestra el tipo de modelo de regresión de Cox que Minitab utiliza para el análisis. Minitab ofrece dos tipos de modelos, un modelo para predictores fijos únicamente y un modelo con un formulario del proceso de conteo. Si existen medidas repetidas dependientes del tiempo o predictores dependientes del tiempo, puede utilizar un modelo con formato del proceso de conteo.

Codificación de predictores categóricos

Minitab puede utilizar el esquema de codificación (0.1) o (−1, 0, +1) para incluir las variables categóricas en el modelo. El esquema (0,1) es la opción predeterminada para los análisis de regresión y de regresión de Cox, mientras que el esquema (−1, 0, +1) es la opción predeterminada para ANOVA y DOE. La elección entre estos dos esquemas no cambia la significancia estadística de las variables categóricas. Sin embargo, el esquema de codificación cambia los coeficientes y la forma cómo interpretarlos.

Interpretación

Verifique el esquema de codificación que se muestra para asegurarse de que se ha realizado el análisis tal como estaba previsto. Interprete los coeficientes para las variables categóricas como sigue:

  • Con el esquema de codificación (0, 1), el coeficiente para un nivel categórico representa el logaritmo del riesgo de experimentar el evento que tiene un sujeto con el nivel en relación con un individuo en el nivel de referencia. El coeficiente para el nivel de referencia no se muestra en la tabla Coeficientes.
  • Con el esquema de codificación (−1, 0,+1), el doble del coeficiente para un nivel categórico representa el logaritmo del riesgo de experimentar el evento que tiene un sujeto con el nivel en relación con un individuo en otro nivel.

Ajuste de empate

Muestra el método que Minitab utiliza para ajustar lo empates. Por lo general, el método Efron permite una mejor estimación que el método de Breslow cuando existen muchos empates en los datos de respuesta. Los dos métodos producen las mismas estimaciones cuando no existen empates en los datos de respuesta.

Matriz de covarianza para análisis

Minitab muestra esta fila en la tabla si seleccionó realizar el análisis utilizando la matriz robusta de covarianza1. Todas las pruebas e intervalos de confianza en el análisis utilizan la matriz robusta de covarianza. Minitab no muestra nada en la tabla Método si el análisis utiliza la matriz de varianza y covarianza del modelo.

Variables de estratificación

Muestra las variables de estratificación que Minitab utiliza en el análisis. Un modelo estratificado estima una tasa de riesgo inicial para cada estrato, pero utiliza las mismas estimaciones para los efectos de los predictores. Puede especificar hasta dos variables de estratificación.

Transformación para pruebas de riesgos proporcionales

Muestra la transformación que Minitab utiliza en la prueba de riesgos proporcionales. Es una prueba de asociación lineal entre los residuos de Schoenfeld escalados y alguna función, g(t), de los tiempos del evento. Minitab solo muestra la transformación si se selecciona alguna opción que no sea la función de identidad.
Función logarítmica natural
El análisis utiliza la función del logaritmo natural, g(t) = ln (t), para transformar los tiempos del evento para las pruebas de riesgos proporcionales.
Función de enlace
El análisis utiliza la función de rangos, g(t) = Rango (t), para transformar los tiempos del evento para las pruebas de riesgos proporcionales. La función de rangos se basa en los rangos de los tiempos del evento. Los rangos promedio se asignan a los valores empatados.
Función de supervivencia Kaplan-Meier
El análisis utiliza la función de supervivencia de Kaplan-Meier para transformar los tiempos del evento para las pruebas de riesgos proporcionales. Las estimaciones de supervivencia se basan en el tiempo de respuesta.

Filas no utilizadas

Muestra el número de filas que Minitab excluye del análisis. La tabla Método no muestra esta fila en la tabla si el análisis utiliza todas las filas. Minitab excluye las filas del análisis si existe algún valor faltante o si el tiempo de respuesta no es positivo. Esta exclusión no depende del formato de los datos. Si el tiempo de entrada es mayor que el tiempo final, se obtiene un error y el análisis no se ejecuta.

1 Lin, D.Y., and Wei, L.J. (1989). The robust inference for the Cox Proportional hazards model. Journal of the American Statistical Association, 84: 1074-1078