집계 공정 양식의 Cox 모형 적합 단계적 회귀 분석 수행

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방법

단계적 방법은 항을 제거하고 항의 유용한 부분 집합을 식별하기 위해 모형에 항을 추가합니다. 단계적 절차를 선택하는 경우 모형 대화 상자에서 지정한 항은 최종 모형의 후보입니다. 자세히 알려면 최량 부분 집합 회귀 분석 및 단계적 회귀 분석 사용(으)로 이동하십시오.

Minitab이 모형 적합에 사용하는 방법을 지정합니다.

없음: 모형 대화 상자에서 지정한 모든 항과 모형을 적합시킵니다.
정보 기준 전진 선택법: 전진 정보 기준 절차는 각 단계에서 모형에 가장 낮은 p-값의 항을 추가합니다. 분석에 대한 설정으로 비계층적 항을 고려할 수 있지만 각 모형이 계층적이어야 하는 경우 추가 항이 1단계로 모형을 입력할 수 있습니다. Minitab은 각 단계의 정보 기준을 계산합니다. 대부분의 경우 절차는 다음 조건 중 하나가 발생할 때까지 계속됩니다.
- 절차는 8개의 연속 단계에 대한 새로운 최소 기준을 찾지 못합니다.
- 이 절차는 전체 모형을 적합합니다.
- 이 절차는 오차에 대해 1도의 자유도를 남기는 모형을 적합합니다.
각 단계에서 계층적 모형이 필요하고 한 번에 한 항만 입력하도록 허용하는 절차에 대한 설정을 지정하면, 전체 모형을 적합하거나 오차에 대한 자유도 1도를 남기는 모형을 적합할 때까지 절차가 계속됩니다. Minitab은 선택한 정보 기준의 최소값(AICc 또는 BIC)으로 모형에 대한 분석 결과를 표시합니다.
단계적 회귀 분석: 이 방법은 빈 모형으로 시작하거나 초기 모형 또는 모든 모형에 포함하도록 지정한 항을 포함합니다. 그런 다음 Minitab은 각 단계에 대한 항을 추가하거나 제거합니다. 초기 모형에 포함하거나 모든 모형에 사용할 항을 지정할 수 있습니다. 모형에 없는 모든 변수에 지정된 입력할 변수에 대한 알파 값보다 큰 p-값이 있고 모형의 모든 변수에 지정된 제거할 변수에 대한 알파 값보다 적거나 동일한 p-값이 있는 경우 Minitab이 중지됩니다.
전진 선택: 이 방법은 빈 모형으로 시작하거나 초기 모형 또는 모든 모형에 포함하도록 지정한 항을 포함합니다. 그런 다음 Minitab은 각 단계에 대해 가장 유의한 항을 추가합니다. 모형에 없는 모든 변수에 지정된 입력할 변수에 대한 알파 값보다 큰 p-값이 있으면 Minitab이 중지됩니다.
후진 제거: 이 방법은 모형의 모든 잠재 항으로 시작하고 각 단계에 대한 가장 중요한 항을 제거합니다. 모형의 모든 변수에 지정된 값보다 적거나 동일한 p-값이 있으면 Minitab이 중지됩니다.

참고

최종 모형에 포함된 항은 모형에 대한 계층 구조 제한에 따라 달라질 수 있습니다. 자세한 내용은 아래 계층 구조의 항목을 참조하십시오.

잠재 항

절차에서 평가하는 항의 집합을 표시합니다. 리스트에서 항 옆의 지시자(E 또는I)는 절차에서 항을 처리하는 방식을 나타냅니다. 선택하는 방법에 따라 이 리스트의 초기 설정이 결정됩니다. 아래의 두 단추를 사용하여 절차에서 항을 처리하는 방식을 수정할 수 있습니다. 이 단추를 사용하지 않으면 절차에서 항의 p-값을 기반으로 항을 모형에 추가하거나 모형에서 제거할 수 있습니다.

E = 모든 모형에 항 포함: 항의 p-값에 관계없이 항을 모든 모형에 포함하려면 항을 선택하고 이 단추를 클릭합니다. 이 조건을 제거하려면 해당 단추를 다시 클릭합니다.
I = 초기 모형에 항 포함: 항을 초기 모형에 포함하려면 항을 선택하고 이 단추를 클릭합니다. p-값이 너무 높으면 절차에서 이 항을 제거할 수 있습니다. 이 조건을 제거하려면 해당 단추를 다시 클릭합니다. 이 단추는 단계적 회귀 분석(방법)을 선택한 경우에만 사용할 수 있습니다.

입력할 변수에 대한 알파 및 제거

입력할 변수에 대한 알파: Minitab에서 모형에 항을 입력할 수 있는지 여부를 확인하기 위해 사용하는 알파 값을 입력합니다. 단계적 회귀 또는 전진 선택(방법)을 선택할 때 이 값을 설정할 수 있습니다.
제거할 변수에 대한 알파: Minitab에서 모형에서 항을 제거할 수 있는지 여부를 확인하기 위해 사용하는 알파 값을 입력합니다. 단계적 회귀 또는 후진 제거(방법)을 선택할 때 이 값을 설정할 수 있습니다.

계층 구조

Minitab에서 단계적 분석 절차 중에 모형 계층구조를 적용하도록 할 방법을 결정할 수 있습니다. 모형 대화 상자에서 비계층적 모형을 지정하면 계층 구조 버튼을 사용할 수 없게 됩니다.

계층적 모형에서는 높은 차수의 항을 구성하는 모든 낮은 차수의 항이 모형에 표시됩니다. 예를 들어 교호작용 항 A*B*C가 포함된 모형은 A, B, C, A*B, A*C, B*C 항이 포함된 경우 계층적입니다.

모형은 비계층적일 수 있습니다. 차수가 낮은 항이 유의하지 않을 경우 주제 분야에서 포함할 것을 제안하지 않으면 일반적으로 해당 항을 제거할 수 있습니다. 너무 많은 항이 포함된 모형은 상대적으로 정확하지 않을 수 있으며, 새로운 관측값을 예측하는 능력을 저하시킬 수 있습니다.

다음 팁을 고려하십시오.

계층적 모형을 먼저 적합화하십시오. 나중에 유의하지 않은 항을 제거할 수 있습니다.
계량형 예측 변수를 표준화하는 경우 계층적 모형을 적합화하여 코드화되지 않은 (즉 자연) 단위로 방정식을 만드십시오.
모형에 범주형 변수가 있는 경우 범주형 항만이라도 계층적이면 해석하는 것이 더 쉽습니다.

계층적 모형

단계적 절차에서 계층적 모형을 생성해야 하는지 여부를 선택합니다.

각 단계에서 계층적 모형이 필요함: Minitab에서는 계층 구조를 유지하는 항만 추가하거나 제거할 수 있습니다.
계층적 모형으로 만들기 위해 끝에 항 추가: 처음에 Minitab은 단계적 절차의 표준 규칙을 따릅니다. 최종 단계에서 Minitab은 p-값이 입력할 변수에 대한 알파 값보다 크더라도 계층적 모형을 생성하는 항을 추가합니다. 방법이(가) 정보 기준 전진 선택법일 때 이 옵션을 선택하면 Minitab에서 오류를 표시합니다. 단계의 모형 중에서 기준을 최소화하는 계층 모형을 얻으려면 각 단계에서 계층적 모형이 필요함을(를) 선택하십시오.
계층적 모형이 필요하지 않음: 최종 모형이 비계층적일 수 있습니다. Minitab은 단계적 절차의 규칙만을 기반으로 항을 추가하고 제거합니다.

다음 항에 대한 계층 구조 필요

계층적 모형이 필요한 경우 계층적이어야 하는 유형의 항을 선택합니다.

모든 항: 계량형 및/또는 범주형 변수가 포함된 항이 계층적이어야 합니다.
범주형 예측 변수가 있는 항: 범주형 변수가 포함된 항만 계층적이어야 합니다.

각 단계에 입력할 수 있는 항 수

각 단계에서 계층 구조가 필요한 경우 Minitab이 계층 구조를 유지하기 위해 각 단계에서 추가할 수 있는 항의 수를 선택합니다.

각 단계에서 최대 1개의 항을 입력할 수 있음: 해당 항을 하나 추가해도 계층 구조가 유지되는 경우에만 모형에 고차 항을 추가할 수 있습니다. 고차 항을 구성하는 모든 저차 항은 이미 모형에 포함되어 있어야 합니다.
계층 구조를 유지하기 위해 추가 항을 입력할 수 있음: 비계층적인 모형이 생성되더라도 모형에 고차 항을 추가할 수 있습니다. 그러나 p-값이 입력할 변수에 대한 알파 값보다 크더라도 계층적 모형을 생성하기 위해 필요한 항도 추가됩니다.

모형 선택 상세정보 표 표시

단계적 절차에 대해 표시할 정보를 지정합니다.

방법에 대한 상세정보: 단계적 절차의 유형을 표시하고 모형에 예측 변수를 입력하거나 제거하기 위한 알파 값을 표시합니다.
각 단계에 대한 자세한 내용 포함: 단계적 절차의 각 단계에 대한 계수, p-값 및 모형 요약 통계량을 표시합니다.