다음 단계를 완료하여 분석할 데이터의 열을 지정합니다.
- 에서, 반응각 관측에 대해 관찰된 시간을 입력한다. 이 값은 관심 있는 경우 또는 검열 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.
- 에서 응모 시간(선택
사항)각 관측값에 대한 응모 시간을 지정합니다. 열은 텍스트 또는 숫자일 수 있으며 반응에 입력한 열과 동일한 길이여야 합니다. 하한점은 상한점보다 작거나 같아야 합니다. 열을 지정하지 않으면 Minitab은 모든 관측값에 대해 항목 시간에 0을 사용합니다.
입력 시간을 사용하여 왼쪽 잘린 데이터를 모델링합니다. 피사체가 0 시간 이후에 입력하면 시간이 왼쪽으로 잘립니다. 예를 들어 장기이식을 사용할 수 있을 때까지 장기 이식 대기 자 명단에 환자를 포함하지 않습니다.
- 계량형 예측
변수 에 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.
이 워크 시트에서, 시간 반응이며 첫 번째 치료와 환자의 죽음 또는 연구의 끝 사이의 년 수를 포함합니다. 죽음 검열 변수이며 환자가 사망했는지 여부를 나타냅니다. "아니오"의 값은 주제가 연구가 끝나기 전에 이벤트를 경험하지 않은 검열 된 관찰을 나타냅니다. 나이는 연속형 예측 변수이고 무대 은 범주형 예측 변수입니다. 예측 변수는 섬유 강도의 차이를 설명할 수 있습니다. 워크 시트의 첫 번째 행은 첫 번째 환자가 후두 암의 단계 I를 가지고, 나이에 치료를 시작 77, 그들은 죽을 때까지 0.6 년 동안 연구에 있었다는 것을 보여줍니다.
| C1 |
C2 |
C3 |
C4 |
| 단계 |
시간 |
나이 |
죽음 |
| I |
0.6 |
77 |
예 |
| I |
1.3 |
53 |
예 |
| I |
2.4 |
45 |
예 |
| I |
2.5 |
57 |
아니요 |
| I |
3.2 |
58 |
예 |
| I |
3.2 |
51 |
아니요 |
