以计数过程格式拟合 Cox 模型 选择的选项

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处理绑起事件时间的方法

指定 Minitab 用于处理领带的方法。通常, Efron 当响应数据中有许多联系时,该方法提供比该Breslow方法更好的估计值。当响应数据没有联系时,这两种方法得出相同的估计值。

所有区间的置信水平

输入系数和拟合值的置信区间的置信水平。

通常,置信水平为 95% 即可。95% 置信水平表明,如果从总体中随机抽取 100 个样本,则大约 95 个样本的置信区间中将包含响应均值。对于给定的数据集,置信水平越低,生成的区间越窄;置信水平越高,生成的区间越宽。

置信区间类型

您可以选择双侧区间或单侧边界。对于相同的置信水平,边界比区间更接近于点估计值。上限不提供可能的下限值。下限不提供可能的上限值。

例如,水中溶解性固体的预测平均浓度为 13.2 mg/L。多个未来观测值的均值的 95% 置信区间为 12.8 mg/L 到 13.6 mg/L。多个未来观测值的均值的 95% 上限为 13.5 mg/L,该值更为精确,因为边界更接近于预测均值。
双侧
使用双面置信区间来同时估计平均响应的可能的下限值和上限值。
下限
使用置信下限可估计响应均值的可能下限值。
上限
使用置信上限可估计响应均值的可能上限值。

用于分析的差异-共存矩阵

从下拉列表中,选择 强健方差-共存 使用强大的共差矩阵1 当您选择此选项时,分析中的所有测试和置信区间都使用强大的共力矩阵。

您可以指定一个列 用于强健的共变矩阵的群集识别(可选) 来识别由于研究设计而相关的观察组。具有相同值的行是聚类观测。例如,在每个受试者可以多次体验事件的经常性事件模型中,同一主题中的观察值相关。如果您指定了一列,Minitab 会计算出强大的共等性,以解释聚类观测的存在。如果您没有指定列,则效果与在每行中使用具有不同值的列相同。

分组列可以是数字、文本或日期/时间。Minitab 包括计算强力方差相差并将它们在分析中分组时丢失的值。

方差分析表检验

选择方差分析表检验。经验研究表明,汇合率和趋同率 似然比检验Wald 检验 是相似的。分值检验 收敛速度较不快,以限制奇方分布。

当您 强健方差-共存 在下拉列表中进行选择时 用于分析的差异-共存矩阵 ,ANOVA 表始终显示 Wald 检验似然比检验分值检验 组集内的观测值是独立的。"下降列表"总是显示"因为"和"假设"组中的"自"是独立的。

案例标识(对象残差)

指定一个专栏来识别研究中的对象。报废指示符可以是数字、文本或日期/时间。列必须与开始时间或结束时间列的长度相同。您可以使用案例编号、ID 或名称识别主题。Minitab 组一起缺少行以计算每个病例的诊断。

在计数过程输入格式中,单个受试者可以具有多行诊断统计。如果您指定了个案识别列,Minitab 通过在与同一案例有关的多个行上汇总统计数据,提供每个案例的单一诊断统计数据。

1 Lin, D.Y., and Wei, L.J. (1989)。 The robust inference for the Cox Proportional hazards model. Journal of the American Statistical Association, 84:参数估计值为 1074-1078。