Procédez comme suit pour spécifier les colonnes de données que vous souhaitez analyser.
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Dans Réponse, entrez l’heure observée pour chaque observation. Cette valeur est soit le temps jusqu’à l’événement d’intérêt, soit le temps de censure. La colonne doit être numérique.
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Dans Colonne
de censure (facultatif), entrez une colonne qui contient deux valeurs distinctes. Une valeur indique une observation censurée. L’autre valeur indique l’événement d’intérêt. Un temps de réponse est censuré si le sujet ne vit pas l’événement d’intérêt avant la fin de l’étude, ou si le sujet quitte l’étude avant de vivre l’événement. Vous pouvez spécifier la valeur qui indique une observation censurée dans Valeur de
troncature. Par défaut, la valeur numérique la plus basse ou la valeur ASCII la plus basse pour les colonnes de texte est la valeur de censure.
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Dans Heure
d’entrée (facultatif), spécifiez l’heure d’entrée pour chaque observation. La colonne doit être numérique et de la même longueur que la colonne que vous saisissez dans Réponse. Les heures d’entrée doivent être inférieures ou égales aux temps de réponse. Si vous ne spécifiez pas de colonne, Minitab utilise 0 pour l’heure d’entrée de toutes les observations.
Utilisez les temps d’entrée pour modéliser les données tronquées à gauche. Un temps est tronqué à gauche lorsque le sujet entre après le temps 0. Par exemple, vous n’incluez pas les patients sur une liste d’attente pour une greffe d’organe jusqu’à ce qu’un organe soit disponible pour une greffe.
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Dans Prédicteurs continus, indiquez les colonnes de données numériques qui pourraient permettre d'expliquer ou de prévoir la variation de la réponse. Les prédicteurs sont également appelés variables X.
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Dans Prédicteurs de catégorie, indiquez les classements de catégorie ou les affectations de groupe, comme un type de traitement, pouvant expliquer ou prévoir les variations de la réponse. Les prédicteurs sont également appelés variables X.
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Dans Variables de stratification
(facultatif), entrez une colonne pour ajuster un modèle stratifié. Chaque combinaison unique de valeurs dans les colonnes que vous spécifiez définit une strate. Un modèle stratifié estime un taux de danger de référence pour chaque strate, mais utilise les mêmes estimations pour les effets des prédicteurs. Vous pouvez définir jusqu’à deux variables de stratification.
Dans cette feuille de travail, Temps est la réponse et contient le nombre d’années entre le premier traitement et le décès du patient ou la fin de l’étude. Mort est la variable de censure et indique si le patient est décédé. Une valeur de « Non » indique une observation censurée où le sujet n’a pas vécu l’événement avant la fin de l’étude. Âge est un prédicteur continu et Scène est un prédicteur catégoriel. Les prédicteurs peuvent expliquer des différences de temps de survie. La première rangée de la feuille de travail montre que le premier patient avait un cancer du larynx de stade I, a commencé le traitement à l’âge de 77 ans et a participé à l’étude pendant 0,6 an jusqu’à sa mort.
| C1 |
C2 |
C3 |
C4 |
| Etape |
Heure |
Age |
Mort |
| I |
0,6 |
77 |
Oui |
| I |
1,3 |
53 |
Oui |
| I |
2,4 |
45 |
Oui |
| I |
2,5 |
57 |
Non |
| I |
3,2 |
58 |
Oui |
| I |
3,2 |
51 |
Non |
