Risques proportionnels de Cox<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Salut!
Je suis très nouveau sur ce forum et sur JMP&statistics en général. Je serais reconnaissant si quelqu'un pouvait me conseiller sur un problème suivant:
J'analyse si certains facteurs (A, B, C, etc. - tous sont des variables continues) sont des prédicteurs de l'incidence d'une maladie (X). J'ai 2 groupes de patients indépendants (groupe 1 - en bonne santé, et groupe 2 - ceux qui ont fini avec une maladie). Je dois ajuster ces facteurs en fonction de l'âge, du sexe, de la race, etc. Quand je vais dans Analyser-> Fiabilité et survie-> Ajuster les risques proportionnels, je suis un peu perplexe sur ce qui va où. Pourriez-vous s'il vous plaît conseiller?
Je m'excuse pour ceux d'entre vous qui verront cette question comme très basique. J'essayais de le rechercher en ligne mais je n'ai trouvé aucune réponse définitive nulle part
J'apprécierai grandement votre aide!
Casandre
Re: Risques proportionnels de CoxSalut Jian
Jmp pro 13.2 a-t-il l'option pour les covariables dépendant du temps ou variant dans le temps. J'ai essayé de trouver des infos mais je n'ai pas pu.
J'espère que vous pourrez éclairer davantage ma question
Merci
Chris
Re: Risques proportionnels de CoxIl se peut que les risques proportionnels ne soient pas l'approche appropriée ici. Vous devriez apprendre du webex Mastering que cette méthode est pour quand vous avez un résultat de temps à l'événement, tel que le temps jusqu'à la mort. Ces méthodes traitent également de la censure. Par exemple, lorsque vous avez des sujets à la fin de la période observée qui n'ont toujours pas vécu l'événement.
Il semble que dans votre situation, tout ce que vous savez sur le résultat pour le sujet est un binaire : sain ou malade (1/2). Cela serait donc traité avec une régression logistique.
Re: Risques proportionnels de CoxDans ce Mastering JMP WebEx, j'ai montré comment ajuster un modèle PH de Cox à des données similaires aux vôtres. Voici le lien vers les enregistrements : Advanced Mastering JMP : analyse des données de survie | JMP
J'espère que cela aide.
