の例 固定予測変数のみでCoxモデルを適合

結果を解釈する

まず、研究者は適合度検定を使用して、モデルの全体的な適合度を評価します。3つのテストのp値はすべて0.05以下なので、研究者はモデルがデータによく適合すると結論付けます。その後、研究者はANOVA表を使用して、個々の用語の効果を評価します。ステージの p 値は、α レベル 0.05 で重要です。したがって、医学研究者は、癌の段階が患者の生存に統計的に有意な影響を及ぼすと結論付ける。ただし、年齢のp値は0.182であるため、年齢の影響は0.05のαレベルでは有意ではありません。予測変数の係数は、ステージ、患者の年齢、および生存時間の関係を記述する方程式を定義します。

研究者は、カテゴリー予測変数の相対リスク表を使用して、癌の異なる段階間のリスクを評価します。例えば、ステージIVの患者の死亡リスクは、ステージIの患者のリスクの5.5倍である。さらに、信頼区間は、ステージIVの患者の死亡の真のリスクは、95%の信頼レベルで、ステージIの患者のリスクの2.4倍または12.6倍に過ぎないことを示しています。信頼区間には 1 が含まれていないため、ステージ I とステージ IV の死亡リスクの差は統計的に有意です。

生存プロットは、複数年にわたる癌の各段階に対する60歳の男性の生存率を表示する。ステージIV癌の診断は、生存率に最も大きな影響を与えます。プロットは、1年後にステージIV癌を持つ60歳の後に生き残る可能性が64%しか持たれなくて済むことを示しています。他の3つの段階は85%以上の確率を有する。2年後、ステージIVの患者の確率は42%に低下するが、他の3段階では74%以上にとどまる。