次の手順を実行して、分析するデータの列を指定します。
- 応答で、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または打ち切り時間までの時間です。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。
- エントリー時間(オプション) 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、応答 に入力する列と同じ長さにする必要があります。最下端は最上端以下でなければなりません。列を指定しない場合、すべての観測値の入力時間に 0 が使用されます。
左切り捨てデータをモデル化するには、入力時刻を使用します。時刻が 0 の後にサブジェクトが入力されると、時刻は左に切り捨てられます。例えば、臓器が移植可能になるまで、臓器移植の待機リストに患者を含めないでください。
- 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。
このワークシートでは、 時間 応答であり、最初の治療と患者の死亡または研究の終了の間の年数を含んでいます。死 は打ち切り変数であり、患者が死亡したかどうかを示します。「いいえ」の値は、被験者が調査終了前にイベントを経験しなかった検閲観察を示します。年齢 収入は連続予測変数であり、ステージ 子どもはカテゴリ予測変数です。予測変数は繊維強度の違いを説明します。ワークシートの最初の行は、最初の患者が喉頭癌のステージIを持ち、77歳で治療を開始し、死亡するまで0.6年間研究中であったことを示しています。
| C1 |
C2 |
C3 |
C4 |
| ステージ |
時間 |
年齢 |
死 |
| I |
0.6 |
77 |
はい |
| I |
1.3 |
53 |
はい |
| I |
2.4 |
45 |
はい |
| I |
2.5 |
57 |
いいえ |
| I |
3.2 |
58 |
はい |
| I |
3.2 |
51 |
いいえ |
