고정 예측 변수만 있는 Cox 모형 적합 개요

고정 예측 변수만 있는 Cox 모형 적합 비례 위험 률을 가정, 고정 예측변수와 생존 사이의 관계를 설명하는 데 사용합니다. 예측 변수는 연구 시작 시 값을 알고 있고 연구 기간 동안 변경되지 않을 때 고정됩니다. 상호 작용 및 다항어 용어를 포함하고 단계적으로 용어를 선택할 수 있습니다.

예를 들면, 분석가는 암 환자를 성별로 나누고 각종 복용량 수준에서 약 처리를 관리합니다. 분석가는 환자의 생존 시간을 기록하고 두 그룹에 대한 상대적 위험을 비교합니다.

Cox 회귀를 사용하는 비교 연구의 주요 결과는 종종 다른 치료하에 과목의 생존 경험의 예측 변수 및 디스플레이 그래프에 대한 상대적 위험을보고합니다. 예를 들어, 암 치료에 대한 연구는 두 그룹의 상대적 위험이 4라는 결론을 내립니다. Minitab은 각 변수에 대한 상대적 위험을 표시하여 다른 치료 그룹에서 피험자의 생존 경험을 쉽게 비교할 수 있습니다.

이 분석을 찾을 수 있는 위치

고정 예측 변수로 Cox 회귀를 수행하려면 통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > Cox 회귀 분석 > 고정 예측 변수만 으로 콕스 모델에 적합를 선택합니다.

대립 분석을 사용할 시기

집계 공정 양식의 Cox 모형 적합 데이터의 각 대상에 시간 간격(시작, 종료]이 포함된 여러 행의 관측 또는 레코드가 있을 수 있는 경우 피사체의 모든 예측 변수 값이 일정하게 유지됩니다. 예측 변수를 고정하거나 시간에 따라 달라질 수 있습니다.

이러한 형태의 데이터 입력을 사용하면 주제가 이벤트를 여러 번 경험할 수도 있습니다. 이는 관심 있는 이벤트가 되풀이되고 있음을 나타냅니다. 예를 들면, 주제는 연구 기간 도중 여러 번 재발하는 종양이 있을 수 있습니다.