Selecione as opções para Ajuste Modelo de Cox em Formato de Processo de Contagem

Especifique o método que minitab usa para lidar com laços. Normalmente, o Efron método fornece estimativas melhores do que o Breslow método quando há muitos laços nos dados de resposta. Os dois métodos produzem as mesmas estimativas quando não há vínculos nos dados de resposta.

Insira o nível de confiança dos intervalos de confiança dos coeficientes e os valores ajustados.

Em geral, um nível de confiança de 95% funciona bem. Um nível de confiança de 95% indica que, se você extrair 100 amostras aleatórias da população, os intervalos de confiança para aproximadamente 95 das amostras conterão a resposta média. Para um determinado conjunto de dados, um nível de confiança mais baixo produz um intervalo de confiança mais estreito e um nível de confiança mais alto produz um intervalo de confiança mais amplo.

Você pode selecionar um intervalo bilateral ou um limite unilateral. Para o mesmo nível de confiança, um limite está mais perto da estimativa do ponto do que do intervalo. O limite superior não fornece um valor inferior provável. O limite inferior não fornece um valor superior provável.

Da lista de drop-down, selecione Variância robusta para realizar a análise usando a robusta matriz de covariância¹ para as estimativas dos parâmetros. Ao selecionar esta opção, todos os testes e intervalos de confiança na análise utilizam a robusta matriz de covariância.

Você pode especificar uma coluna Identificação de cluster para matriz de covariância robusta (opcional) para identificar grupos de observações correlacionadas devido ao desenho do estudo. Linhas com o mesmo valor são observações agrupadas. Por exemplo, em modelos de eventos recorrentes onde cada sujeito pode experimentar o evento várias vezes, as observações dentro dos mesmos assuntos estão correlacionadas. Se você especificar uma coluna, minitab calcula a covariância robusta para explicar a presença de observações agrupadas. Se você não especificar uma coluna, o efeito é o mesmo que se você usar uma coluna com um valor diferente em cada linha.

Os identificadores de grupo podem ser numéricos, de texto ou de data/hora. Minitab inclui valores perdidos quando calcula a robusta variância-covariância e os agrupa na análise.

Selecione o teste para a tabela ANOVA. Estudos empíricos têm demonstrado que as taxas de convergência do Teste da razão de verossimilhança e Teste de Wald são semelhantes. O Teste de Escore converge menos rapidamente para a limitação da distribuição qui-quadrado.

Quando você seleciona Variância robusta na Matriz de variância de variância para análise lista de drop-down, a tabela ANOVA sempre exibe porque Teste de Wald e assume que as Teste da razão de verossimilhançaTeste de Escore observações dentro dos clusters são independentes.

Especifique uma coluna para identificar os sujeitos do estudo. Os indicadores de retirada podem ser numéricos, de texto ou de data/hora. A coluna deve ter o mesmo comprimento da hora de início ou da coluna de tempo final. Você pode identificar um sujeito usando um número de caso, identificação ou nome. Minitab agrupa linhas perdidas para calcular o diagnóstico por caso.

Em um formato de entrada de processo de contagem, um único sujeito pode ter várias linhas de estatísticas diagnósticas. Se você especificar uma coluna de identificação de caso, o Minitab fornece uma única estatística diagnóstica por caso, somando as estatísticas sobre as múltiplas linhas relativas ao mesmo caso.