Métodos e fórmulas para a seleção do modelo em Ajuste Modelo de Cox com Preditores Fixos apenas

Executa a seleção de variáveis por meio da adição ou exclusão de preditores do modelo existente com base no teste F. Stepwise é uma combinação de procedimentos de seleção progressiva e eliminação regressiva. Na seleção stepwise, o modelo inicial está vazio por padrão. As especificações para a análise permitem a adição de termos ao modelo inicial e a adição de termos a cada modelo. Stepwise é uma combinação de seleção progressiva e procedimento de eliminação regressiva. Em primeiro lugar, o procedimento avalia se deve remover um termo com as regras para eliminação retrógrada. Se o procedimento não encontrar termos para remover, então o procedimento avalia se deve adicionar um termo com as regras para seleção futura. A seleção stepwise não procede se o modelo inicial usa todos os graus de liberdade.

Na seleção dianteira, o modelo inicial está vazio ou contém termos que estão em todos os modelos. Para cada termo candidato, o Minitab Statistical Software calcula uma estatística de teste de pontuação e um valor p correspondente. Se pelo menos um termo candidato tiver um valor p menor do que o valor Alfa para entradaespecificado, então o termo com o menor valor p entra no modelo. Com certas especificações para a análise, termos adicionais entram no modelo em uma etapa para manter a hierarquia do modelo. Uma vez adicionado, um termo nunca sai do modelo. O procedimento de seleção forward padrão termina quando nenhuma das variáveis candidatas têm um valor-p menor do que o valor especificado em Alfa para entrada.

Na eliminação retrógrada, o modelo inicial contém todos os termos do candidato. Para cada termo do modelo, o Minitab Statistical Software calcula uma estatística de teste de Wald e um valor p correspondente. Se pelo menos um termo tiver um valor p maior do que o valor Alfa para remoçãoespecificado, então o termo com o valor p de grande porte sai do modelo. Com certas especificações para a análise, termos adicionais saem do modelo em uma etapa para manter a hierarquia do modelo. Uma vez removido, um termo nunca reentra no modelo. O procedimento de eliminação regressiva padrão termina quando nenhuma das variáveis incluídas no modelo tem um valor-p maior que o valor especificado em Alfa para remoção. A eliminação regressiva não procede se o modelo inicial usa todos os graus de liberdade.