다음 단계를 완료하여 분석할 데이터의 열을 지정합니다.
- 에서 시작 시간각 관측값에 대한 응모 시간을 지정합니다. 열은 텍스트 또는 숫자일 수 있으며 종료 시간에 입력한 열과 동일한 길이여야 합니다. 시작 시간은 종료 시간보다 적어야 합니다. 시작 시간이 종료 시간과 같으면 Minitab은 분석에서 전체 행을 제거합니다.
- 에서, 종료 시간각 관측에 대해 관찰된 시간을 입력한다. 이 값은 관심 있는 이벤트, 검열 시간 또는 예측 변수의 값이 변경되는 시간까지의 시간입니다. 식은 숫자여야 합니다.
- 검열 열(선택
사항)에 측정 데이터가 포함되어 있는 열을 입력합니다. 한 값은 검열된 관찰을 나타냅니다. 다른 값은 관심 있는 이벤트를 나타냅니다. 주제가 연구가 끝나기 전에 관심 있는 사건을 경험하지 못하거나, 주제가 사건을 경험하기 전에 연구를 떠나는 경우 응답 시간이 검열됩니다. 에서 검열된 관찰을 나타내는 값을 지정할 수 관측 중단
값있습니다. 기본적으로 텍스트 열에 대한 가장 낮은 숫자 값 또는 가장 낮은 ASCII 값은 검열 값입니다.
- 계량형 예측
변수에 반응의 변화를 설명하거나 예측하는 숫자 데이터의 열을 입력합니다. 예측 변수를 X 변수라고도 합니다.
- 범주형 예측
변수에 반응값의 변동을 설명하거나 예측할 수 있는 범주형 분류 또는 그룹 할당(원료 유형 등)을 입력합니다. 예측 변수를 X 변수라고도 합니다.
- 계층화된 계층화 변수(선택 사항)모델에 맞게 열을 입력합니다. 지정한 열의 값의 각각고유한 조합은 계층을 정의합니다. 계층화된 모델은 각 지층의 기준 위험률을 추정하지만 예측 변수의 영향에 대해 동일한 추정값을 사용합니다. 최대 31개의 변수를 지정할 수 있습니다.
데이터는 계산 프로세스 양식에 있어야 하며, 이는 여러 행이 각 환자를 나타내는 것을 의미합니다. 각 행은 모든 변수의 값이 일정한 시간 간격을 설명합니다. 시간 종속 예측 변수는 행 간에 변경됩니다. 간격은 시작 시간 직후에 시작되고 종료 시간을 포함합니다.
예를 들어 다음 표에는 1을 가진 환자에 대한 데이터가 포함되어 아이디 있습니다. 관찰된 값은 위험 범주질병의 단계 이러한 예측 변수가 고정되어 있기 때문에 모든 행에서 동일합니다. 연구 결과 도중 일반적인 혈소판 수는 변경될 수 있기 때문에, 각 환자는 이 예측자가 변경될 때마다 데이터의 새로운 행을 요구합니다. 첫 번째 행은 환자가 이식 후 처음 13 일 간격으로 정상적인 혈소판 수를 가지고 있지 않았다는 것을 보여줍니다. 두 번째 행은 환자가 13일 부터 2,081일째에 연구가 끝날 때까지 정상적인 혈소판 수를 가지고 있음을 보여줍니다.
| 아이디 |
위험 범주 |
시작 시간 |
종료 시간 |
질병이 없습니다 |
일반 혈소판 |
질병의 단계 |
| 0 |
0 |
0 |
13 |
예 |
아니오 |
보통 |
| 0 |
0 |
13 |
2081 |
예 |
예 |
보통 |
