고정 예측 변수만 있는 Cox 모형 적합 에 대한 옵션 선택

Minitab이 관계를 처리하는 데 사용하는 방법을 지정합니다. 일반적으로 Efron 이 메서드는 응답 데이터에 많은 관계가 있을 때 메서드보다 더 나은 Breslow 추정을 제공합니다. 두 메서드는 응답 데이터에 관계가 없는 경우 동일한 추정을 생성합니다.

계수와 적합치의 신뢰 구간에 대한 신뢰 수준을 입력합니다.

일반적으로 95%의 신뢰 수준이 잘 작동합니다. 95% 신뢰 수준은 모집단에서 100개의 랜덤 표본을 추출할 경우 약 95개의 표본에 대한 신뢰 구간에 평균 반응이 포함된다는 것을 나타냅니다. 지정된 데이터 집합에 대해 신뢰 수준이 낮을수록 신뢰 구간이 좁아지고 신뢰 수준이 높을수록 구간이 넓어집니다.

양측 구간 또는 단측 구간을 선택할 수 있습니다. 동일한 신뢰 수준의 경우 한계가 구간보다 점 추정치에 더 가깝습니다. 상한은 하한이 될 수 있는 값을 제공하지 않습니다. 하한은 상한이 될 수 있는 값을 제공하지 않습니다.

드롭다운 목록에서 견고한 분산-코바변 강력한 공변성 매트릭스¹ 이 옵션을 선택하면 해석의 모든 테스트 및 신뢰 간격이 강력한 공변 행렬을 사용합니다.

컬럼을 강력한 공변 행렬을 위한 클러스터 식별(선택 사항) 지정하여 스터디 디자인으로 인해 상관 관계 관측 그룹을 식별할 수 있습니다. 값이 같은 행은 클러스터된 관측값입니다. 예를 들어 각 피사체가 이벤트를 여러 번 경험할 수 있는 반복 이벤트 모델에서는 동일한 주제 내의 관측이 상관 관계가 있습니다. 열을 지정하는 경우 Minitab은 클러스터된 관측값의 존재를 고려하여 강력한 일관성을 계산합니다. 열을 지정하지 않으면 모든 행에 값이 다른 열을 사용하는 것과 효과가 동일합니다.

그룹화 열은 숫자, 텍스트 또는 날짜/시간 형식일 수 있습니다. Minitab에는 강력한 분산-코바변을 계산하고 해석에서 함께 그룹화할 때 누락된 값이 포함됩니다.

분산 분석 표에 대한 검정을 선택합니다. 경험적 연구는 수렴 속도와 유사하다는 것을 우도 비 검정Wald 검정 보여주었습니다. 점수 검정 압축 치 제곱 분포에 덜 빠르게 수렴됩니다.

드롭다운 목록에서 선택하면 견고한 분산-코바변분석을 위한 분산-코바종 행렬 ANOVA 테이블에는 Wald 검정 클러스터 우도 비 검정 내의 관측이 독립적이라고 가정하기 때문에 항상 ANOVA 점수 검정 테이블이 표시됩니다.