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Risque proportionnel ajusté avec signification changeante en réduisant les variables indépendantes

Bonjour,

 

Je me pose encore des questions sur lorsque je crée un modèle d'ajustement proportionnel avec n variables indépendantes - puis que je supprime ensuite celui qui n'est pas significatif d'une approche par étapes - mon logrank ou signification pour les variables indépendantes résiduelles change également.

Comme dans mon exemple à l'extrême - où j'ai d'abord testé n variables - puis réduit celle-ci à 2 en supprimant les non significatives - en laissant le poids et l'âge, qui semblent très significatives - mais si je supprime l'une ou l'autre - l'autre , en tant que variable indépendante singulière n’est plus significative?

Pourriez-vous bien vouloir expliquer cela? - Et est-ce maintenant important ou non?

 

Merci beaucoup, Marc

Re: ajustement du risque proportionnel au changement de signification en réduisant les variables indépendantes

Vous obtiendrez probablement des idées plus sophistiquées de la part d’autres personnes sur ce forum, mais j’offrirai quelques idées.  Clairement, le modèle avec le poids et l’âge est de loin supérieur à celui avec le poids seul (regardez les diagnostics d’ajustement).  Ainsi, le manque de signification pour le poids seul semble vouloir dire que le poids est un facteur prédictif bruyant, à moins que vous ne teniez compte également de l'âge.  Une fois que l’âge est pris en compte, il est clair que le poids est important - je suppose que si vous examinez la relation entre poids et âge, vous trouverez une justification pour ces résultats.  Cela dit, je ne pense pas qu'il soit si utile de se focaliser sur la présence ou l'absence de signification statistique: ce qui importe plus, c'est que l'inclusion des deux variables fournit un modèle beaucoup plus informatif.  Il semble que le poids réduise le risque de survie alors que l’âge l’augmente.  Le fait que le poids seul ne semble pas influer sur la durée de survie reflète probablement le fait probable que le poids augmente avec l'âge (de sorte que, sans tenir compte de l'âge, il semble que le poids ne soit pas systématiquement lié à la survie).