比例ハザードテーブルの検定 固定予測変数のみでCoxモデルを適合

解釈

検定を使用して、モデルが比例ハザードの仮定を満たしているかどうかを判断します。帰無仮説は、モデルがすべての予測変数の仮定を満たしていることです。通常、0.05の有意水準（αまたはアルファとも呼ばれる）が有効に機能します。0.05の有意水準は、実際にはモデルによって応答の変動は説明できないにも関わらず、説明できると結論付ける可能性が5%であることを示しています。

全体のF検定

帰無仮説は、モデル内のすべての項の効果が比例ハザードの仮定を満たしていることです。p値が有意水準より小さい場合、少なくとも1つの項が比例ハザードの仮定に違反しているという統計的証拠があります。個々の用語のテストを調べて、違反の原因となる用語を特定します。

用語のテスト

帰無仮説は、項の効果が比例ハザードの仮定を満たしていることです。p値が有意水準より大きい場合は、統計的に有意な関連性は存在しないと結論付け、解釈を終了できます。テストで違反が識別される場合は、スケーリングされたシェーンフェルト残差を保存して、イベント時間と変換イベント時間に対してプロットすることを検討してください。スケールされたシェーンフェルト残差のプロットを使用して、効果の減少や増加などの非比例の原因を特定します。場合によっては、非比例性は、相互作用項の追加または地層を形成するための用語の使用によって消失する。