で表示するグラフを選択する 固定予測変数のみでCoxモデルを適合

予測値の生存プロットを表示する

逸脱 (deviance) 残差対リスクスコア

逸脱残差と事象確率の関係のプロットを表示する場合にチェックマークを付けます。グラフは、特定の主題がモデルに及ぼす影響を測定します。このプロットは、非正規性を検出するために使用します。

統計変数のアンデルセンプロット

階層化変数のアンダーセンプロットを表示します。このグラフを使用して、地層の比例ハザード仮定を評価します。仮定が成立する場合、曲線は原点を通る直線になります。変数がモデル内に含まれている必要がない場合、曲線は 45° の線にほぼ従います。このプロットは、モデルが階層化されている場合にのみ表示されます。

変数のアルハスプロット

指定した変数の Arjas プロットを表示します。このプロットを使用して、カテゴリ予測変数の比例ハザード仮定を評価します。また、このプロットを使用して、予測変数がモデルに有用な貢献を行うかどうかを評価します。積み重ねるワークシートを少なくとも1つ指定しなければなりません。

変数の Arjas プロットを表示する前に、連続変数を分離する必要があります。たとえば、研究者が予測変数の値が低く、残りの値が高いという生物学的知識を持っている場合、1つの方法は、Arjasプロットを作成するために予測変数を2つのカテゴリに分離することです。分析には、分離された予測変数がモデルに含まれていない場合でも、元の予測変数と分離された予測変数の Arjas プロットを使用するモデルが含まれます。

マーチンゲール残差対変数

マーチンゲール残差と指定した変数のグラフを表示します。このプロットを使用して、モデルに予測変数を追加する必要があるかどうか、または既存の予測変数に別の機能形式を使用する必要があるかどうかを評価します。たとえば、変数を持つマーチンゲール残差のプロットを使用して、連続予測変数の平方項がモデルの適合度を向上させるかどうかを評価します。少なくともいずれかの規格限界を指定する必要があります。この列の行数は、応答列と同じである必要があります。