固定予測変数のみでCoxモデルを適合 の概要

固定予測変数のみでCoxモデルを適合 比例ハザード率を仮定して、固定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、調査の開始時に値がわかっている場合に固定され、スタディ期間中に変化しません。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。

例えば、アナリストはがん患者を性別で分け、様々な用量レベルで薬物治療を行う。アナリストは、患者の生存時間を記録し、2つのグループの相対的なリスクを比較します。

Cox回帰を用いた比較研究の主な結果は、多くの場合、予測変数の相対的なリスクを報告し、異なる治療下の被験者の生存経験のグラフを表示します。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ため、さまざまな治療群の被験者の生存経験を簡単に比較できます。

この分析の場所

固定予測変数を使用して Cox 回帰を実行するには、 統計 > 信頼性/生存時間 > Cox 回帰 > 固定予測値のみでコックスモデルを適合を選択します。

代替の分析を使用する場合

計測プロセスフォームでのCoxモデルの適合 データ内の各被験者が、時間間隔 (開始、終了) を含む複数の観測値またはレコードを持つことができる場合に使用します。予測変数は固定または時間依存です。

この形式のデータ入力では、サブジェクトがイベントを複数回発生することもあります。これは、対象となるイベントが繰り返し発生していることを示します。例えば、被験者は、研究期間中に数回再発する腫瘍を有する場合がある。