Métodos y fórmulas para la selección del predictor escalonado para Ajuste el Modelo de Cox con Formato del Proceso de Conte

Ejecuta la selección de las variables al agregar o eliminar predictores del modelo existente con base en la prueba de significancia para el coeficiente.. En la selección escalonada, el modelo inicial está vacío de manera predeterminada. Las especificaciones para el análisis permiten la adición de términos al modelo inicial y la adición de términos a cada modelo. El procedimiento escalonado es una combinación de los procedimientos de selección hacia adelante y eliminación hacia atrás. En primer lugar, el procedimiento evalúa si es necesario eliminar un término con las reglas de eliminación hacia atrás. Si el procedimiento no encuentra términos que deban eliminarse, entonces el proceso evalúa si es necesario agregar un término con las reglas de selección hacia adelante. La selección escalonada no procede si el modelo inicial utiliza todos los grados de libertad.

En la selección hacia adelante, el modelo inicial está vacío o contiene términos que se encuentran en cada modelo. Para cada término candidato, Minitab Statistical Software calcula una estadística de la prueba de puntuación y un valor p correspondiente. Si al menos un término candidato tiene un valor p menor que el valor especificado en Alfa a entrar, entonces el término con el valor p más pequeño ingresa al modelo. Con ciertas especificaciones para el análisis, los términos adicionales ingresan al modelo en un solo paso para mantener la jerarquía. Una vez agregado, un término nunca sale del modelo. El procedimiento predeterminado de selección hacia delante concluye cuando ninguno de los términos candidatos tengan un valor menor que el valor especificado en Alfa a entrar.

En la eliminación hacia atrás, el modelo inicial contiene todos los términos candidatos. Para cada término del modelo, Minitab Statistical Software calcula una estadística de prueba de Wald y un valor p correspondiente. Si al menos un término tiene un valor p mayor que el valor especificado en Alfa a retirar, entonces el término con el mayor valor p sale del modelo. Con ciertas especificaciones para el análisis, los términos adicionales salen del modelo en un solo paso para mantener la jerarquía. Una vez eliminado, un término nunca vuelve a ingresar al modelo. El procedimiento de eliminación hacia atrás concluye cuando ninguna de las variables incluidas en el modelo tenga un valor p mayor que el valor especificado en Alfa a retirar. La eliminación hacia atrás no procede si el modelo inicial utiliza todos los grados de libertad.