計測プロセスフォームでのCoxモデルの適合 の概要

計測プロセスフォームでのCoxモデルの適合 予測変数と生存率の関係を記述するために使用します。予測変数は固定または時間依存であり、これは分析期間中に予測変数の値が変化する可能性があります。交互作用と多項式項を含め、項の段階的な選択を実行できます。

データは、入力のカウントプロセス スタイルにする必要があります。棚卸プロセス入力フォームでは、複数の行が各件名を表します。各行は、すべての変数の値が一定である時間間隔を表します。時間依存の予測変数は、行間で変化します。間隔は開始時刻の直後に開始され、終了時刻が含まれます。

データのカウントプロセス形式は、固定従属予測変数と時間依存予測変数の両方を含むデータを分析できる柔軟な形式です。さらに、この形式の入力は、繰り返し発生するイベント データを処理します。たとえば、ある研究では、腫瘍に対する薬物の効果を調べます。被験者は特定の治療段階で高用量の薬を服用するので、薬の用量は研究の過程で同じではありません。この特性は、薬の用量を時間依存予測器にします。また、被験者は腫瘍を寛解に入れることができるが、研究を離れることはできない。被験者は研究の過程で治療、寛解、再発を複数回受けることができるので、研究は再発性の出来事を説明しなければならない。

Cox回帰を使用する比較研究の主な結果は、多くの場合、異なる治療下で予測変数の相対的なリスクを報告します。例えば、がん治療に関する研究では、2つのグループの相対的リスクは4であり、これは1つのグループの患者が研究期間中に他のグループの患者の4倍の割合で癌フリーであることを意味すると結論付ける。Minitabでは、各変数の相対的なリスクが表示されるので、イベントの頻度に対する影響を簡単に評価できます。