次の手順を実行して、分析するデータの列を指定します。
- 開始時間 で、各観測値の入力時間を指定します。列はテキストまたは数値で指定でき、終了時間 に入力する列と同じ長さにする必要があります。開始時刻は終了時刻より短くする必要があります。開始時間が終了時刻と等しい場合は、行全体が解析から削除されます。
- 終了時間 で、各観測の観測時間を入力します。この値は、対象となるイベント、打ち切り時間、または予測変数の値が変化する時刻のいずれかです。式は数値でなければなりません。
- 打ち切り列(オプション) に、測定データが含まれている列を入力します。1 つの値は、打ち切られた観測を示します。もう 1 つの値は、関心のあるイベントを示します。学習が終了する前に対象が関心のある事象を経験しない場合、または被験者がイベントを体験する前に研究を離れた場合、応答時間は打ち切られます。では、打ち切り観測を示す値を指定できます 打ち切りの値。デフォルトでは、テキスト列の最小の数値または最小 ASCII 値は打ち切り値です。
- 連続予測変数 に、解析または予測する数値データの列を入力します。予測変数はX変数とも呼ばれます。
- カテゴリ予測変数 に、生データなどの、応答の変化を解析または予測するカテゴリ分類またはグループ割り当てを入力します。予測変数はX変数とも呼ばれます。
- 階層化変数 (オプション)で、階層化モデルに合わせて列を入力します。指定した列の値のそれぞれの一意の組み合わせによって、階層が定義されます。階層化モデルは、各層のベースラインハザード率を推定しますが、予測変数の効果に対して同じ推定値を使用します。最大31個の変数を指定できます。
データは棚卸プロセスフォームに含まれている必要があり、これは複数の行が各患者を表していることを意味します。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。
たとえば、次の表には、1 の患者のデータが含まれています 識別 。観測値との観測値 リスクカテゴリ病気の段階 は、各行で同じです。通常の血小板数は研究中に変化する可能性があるため、各患者は、この予測変数が変化するたびに新しいデータ行を必要とします。最初の行は、患者が移植後13日後の最初の間隔で正常な血小板数を有していなかったことを示す。2行目は、患者が13日目から2,081日目の研究終了までの正常な血小板数を持っていたことを示しています。
| 識別 |
リスクカテゴリ |
開始時刻 |
終了時間 |
病気のない |
通常の血小板 |
病気の段階 |
| 1 |
1 |
0 |
13 |
はい |
いいえ |
ノーマル |
| 1 |
1 |
13 |
2081 |
はい |
はい |
ノーマル |
