Selección de los resultados que se mostrarán para Ajuste el Modelo de Cox con Formato del Proceso de Conte

Estadísticas > Confiabilidad/supervivencia > Regresión de Cox > Ajuste del modelo de Cox en un formulario de proceso de conteo > Resultados

Presentación de resultados

Tablas simples: Muestra la versión más simple de todas las tablas.
Tablas expandidas: Muestra los intervalos de confianza para los coeficientes.

Método

Muestra una tabla que resume alguna de las configuraciones para el análisis.

Información categórica de predictores

Muestra la tabla de predictores categóricos y sus niveles.

Información de censura

Muestra la tabla donde se presenta el numero de valores censurados y no censurados. Un análisis con estratos incluye una fila para cada estrato más una fila para los totales.

Información de iteración

Muestra la log-verosimilitud en cada paso iterativo del algoritmo de optimización.

Ecuación de regresión

Muestra la ecuación de regresión. Minitab despliega hasta 50 ecuaciones. Si el modelo contiene predictores categóricos, la lista desplegable se encuentra activada para que usted pueda controlar cuántas ecuaciones se muestran.

Ecuación separada para conjunto de niveles de predictores categóricos: Muestra una ecuación independiente para cada combinación de predictores categóricos.
Una sola ecuación: Muestra una ecuación que incluya todos los niveles de todos los predictores categóricos.

Coeficientes

Muestra los coeficientes, el error estándar de los coeficientes, los valores z y los valores p. Si el modelo contiene predictores categóricos, la lista desplegable se encuentra activada para que usted pueda controlar cuántos coeficientes de predictores categóricos están en la tabla. Si selecciona Tablas expandidas para Presentación de resultados, la tabla también muestra los intervalos de confianza para los coeficientes.

Coeficientes predeterminados: Muestra todos los coeficientes independientes de los predictores categóricos en forma lineal.
Conjunto completo de coeficientes: Muestra los coeficientes de todos los niveles de predictores categóricos, los cuales incluyen el nivel final linealmente dependiente.

Riesgo relativo

Muestra la tabla de riesgos relativos. Utilice el riesgo relativo para comparar el riesgo de que un individuo en un tratamiento experimente el evento en relación con un individuo en otro tratamiento. Minitab muestra una tabla independiente para los predictores continuos y categóricos.

Resumen del modelo

Muestra la estadística que evalúa los ajustes del modelo, incluyendo la log-verosimilitud, la R², el criterio de información de Akaike (AIC), el criterio de información corregido de Akaike (AICc) y el criterio de información bayesiano (BIC).

Pruebas de bondad de ajuste

Muestra los métodos de prueba de relación de verosimilitud, de Wald y de puntuación. Si realiza el análisis basado en el Varianza-covarianza robusta de los coeficientes estimados, entonces los resultados de la prueba de relación de verosimilitud son valores faltantes debido a que el método requiere que exista independencia de observación al interior de los conglomerados.

Prueba de la hipótesis 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. Utilice Transformación logarítmica para seleccionar la función.

Función de identidad: Utilice las unidades originales para las pruebas de riesgos proporcionales. Minitab utiliza esta opción si no especifica una función.
Función logarítmica natural: Utilice la función del logaritmo natural, g(t) = ln (t), para transformar los tiempos de evento para las pruebas de riesgos proporcionales.
Función de enlace: Utilice la función de rangos, g(t) = Rango (t), para transformar los tiempos de 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: Utilice la función de supervivencia de Kaplan-Meier para transformar los tiempos de evento para las pruebas de riesgos proporcionales. Las estimaciones de supervivencia se basan en el tiempo de respuesta.

Análisis de varianza

Muestra la tabla ANOVA que incluye la estadística de prueba y el valor p para cada predictor.