コックス比例ハザード<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは！
私はこのフォーラムとJMPと統計一般についてはとても新しいです。誰かが以下の問題について私に助言できるなら私は感謝します：
特定の要因（A、B、Cなど - それらはすべて連続変数）が疾患（X）の発生率の予測因子であるかどうかを分析しています。私は2つの独立した患者グループを持っています（グループ1 - 健康なグループとグループ2 - 病気になったグループ）。年齢、性別、人種などについてこれらの要素を調整する必要があります。[分析] - > [信頼性と生存] - > [プロポーショナルハザードに合わせる]の順に進むと、何がどこにあるのかわからなくなっています。アドバイスしてもらえますか？
この質問を非常に基本的なものとみなしている皆さんにお詫び申し上げます。私はそれをオンラインで調べようとしていました、しかしどこでも明確な答えを見つけることができませんでした
どうぞよろしくお願いいたします。
カサンドラ
コックス比例ハザードこんにちはJian
Jmp pro 13.2には、時間依存または時間変化共変量の選択肢がありますか。情報を見つけようとしましたが、できませんでした。
あなたが私の質問にもっと光を当てることができることを願っています
ありがとうございました
クリス
コックス比例ハザード比例ハザードがここでの適切なアプローチではない可能性があります。この方法は、死亡までの時間などのイベントまでの時間がある場合に適していることをマスタリングウェブサイトから学ぶ必要があります。これらのメソッドは検閲も扱います。たとえば、観察期間の終わりにまだイベントを経験していない被験者がいる場合です。
それはあなたの状況の中であなたが対象の結果について知っているのは二元的であるように聞こえます：健康か病気（1/2）。そのため、これはロジスティック回帰で処理されます。
コックス比例ハザードこのMastering JMP WebExでは、CoxのPHモデルをあなたのデータと同様にフィットさせる方法を示しました。これは録音へのリンクです： Advanced Mastering JMP：生存データの分析JMP
それが役に立てば幸い。
