수명 분포 - 이벤트 플롯 - 왼쪽 및 오른쪽 센서. 실패한 행을 구성하는 방법안녕하세요,
왼쪽 및 오른쪽 중도절단 데이터와 실패한 항목으로 생존 분석을 위한 이벤트 플롯을 얻으려고 합니다.
데이터 테이블과 이벤트 플롯을 업로드했습니다. 내 문제는 실패한 항목(3행 및 5행)의 오른쪽 끝에 "x"를 삽입할 수 없다는 것입니다.
4행과 5행을 보면 검열 코드는 다르지만 플로팅은 동일합니다. 5행 오른쪽에 "x"가 표시될 것으로 예상했습니다.
내가 무엇을 놓치고 있습니까?
감사하다
[*seligman 직원 편집: 포스터의 질문 중 다른 관련 부분을 여기에 포함합니다.]
실제 테이블의 일부를 첨부했습니다.
이벤트: 1= 실패 0=이벤트 없음 또는 중단됨
사건까지의 개월 수: 수술에서 사건까지의 시간
수술부터 오늘까지: 수술일부터 오늘까지(사건 유무 무시, 탈락 등…)
가장 오래된 것으로부터 개월: 왼쪽 검열을 삽입하기 위해 이 열을 삽입했습니다(올바른 용어가 아닐 수도 있음). 첫 번째 환자의 수술 시간이 0인 경우 가장 오래된 달부터 다른 모든 환자의 수술 지연(달)입니다.
차이: 첫 번째 환자의 첫 번째 수술 시간인 0부터 각 환자에 대해 계산된 이벤트까지의 시간입니다.
예를 들어, #5 환자는 첫 번째 수술 후 9개월 후에 수술을 받았고 102,9개월 후에 실패했습니다. 0이 첫 번째 환자의 수술인 타임라인에서 그의 실패는 112개월에 배치되어야 합니다. 그렇기 때문에 112개월에 "x"를, 9개월에 삼각형을 기대하고 있습니다.
Re: Life Distribution - 이벤트 플롯 - 왼쪽 및 오른쪽 검열기. 실패한 행을 구성하는 방법예시와 설명 감사합니다. 나는 당신이 계획하고 싶은 것을 더 잘 이해합니다. 불행히도 그것은 이벤트 플롯이 작동하는 방식이 아닙니다. 동작이 고정되어 변경할 수 없습니다.
귀하의 설명은 적절한 분석 (올바른 추정치)에는 다음을 사용하는 것이 포함됩니다. 차이점 에 대한 열 시간 이벤트 역할과 이벤트 에 대한 열 검열 여기서 event = 0은 검열됩니다. 출시를 위한 설정으로 다음 이벤트 플롯을 얻습니다.
모든 피험자는 차이 = 0, 이벤트에 대한 개별 시작 시간(또는 마지막으로 관찰된 비이벤트)에 입력되었습니다. 이 샘플에는 7개의 이벤트가 있습니다. 나머지는 검열되었습니다. 다음은 생존 곡선을 표시하고 중간점을 표시하지 않는 옵션을 사용하는 관련 분석입니다.
7개의 이벤트는 경험적 생존 곡선에 나타나고 나머지는 상단의 산점도에 나타납니다.
Event Plot이 원하는 그래픽이 아니라는 것을 알고 있습니다. 그래프 빌더에서 만들 수 있습니다. 나는 당신이 원하는 것을 이해했으므로 그것에 대해 생각할 것입니다.
Re: Life Distribution - 이벤트 플롯 - 왼쪽 및 오른쪽 검열기. 실패한 행을 구성하는 방법Yuo는 나에게 매우 인내심이 있습니다 
나는 마지막 대답을 완벽하게 이해하지 못했습니다. 실제 테이블의 일부를 첨부했습니다.
이벤트: 1= 실패 0=이벤트 없음 또는 중단됨
사건까지의 개월 수: 수술에서 사건까지의 시간
수술부터 오늘까지: 수술일부터 오늘까지(사건 유무 무시, 탈락 등…)
가장 오래된 것으로부터 개월: 왼쪽 검열을 삽입하기 위해 이 열을 삽입했습니다(올바른 용어가 아닐 수도 있음). 첫 번째 환자의 수술 시간이 0인 경우 가장 오래된 달부터 다른 모든 환자의 수술 지연(달)입니다.
차이: 첫 번째 환자의 첫 번째 수술 시간인 0부터 각 환자에 대해 계산된 이벤트까지의 시간입니다.
예를 들어, #5 환자는 첫 번째 수술 후 9개월 후에 수술을 받았고 102,9개월 후에 실패했습니다. 0이 첫 번째 환자의 수술인 타임라인에서 그의 실패는 112개월에 배치되어야 합니다. 그렇기 때문에 112개월에 "x"를, 9개월에 삼각형을 기대하고 있습니다.
Re: Life Distribution - 이벤트 플롯 - 왼쪽 및 오른쪽 검열기. 실패한 행을 구성하는 방법무작위 시작 시간은 괜찮습니다. 출생이 시간 = 0이거나 진단, 치료 또는 연구에 들어간 이후 시간인 경우 시간은 대상 연령이 될 수 있습니다. 이벤트의 정의는 이를 명확히 해야 합니다. 따라서 인생은 이벤트까지의 시간입니다. 이벤트까지의 시간은 JMP 데이터 테이블에 입력되는 것입니다. 시간은 정확한 수명, 왼쪽, 오른쪽 또는 구간 검열된 수명으로 관찰된 수명입니다. 동일한 환자에 대해 하나 이상의 관찰(행)을 입력하지 않습니다.
올바른 중도절단 데이터의 경우 종료 시간을 입력할 필요가 없습니다. 따라서 행 1의 예는 시작 = 30 및 끝 = 누락을 사용합니다.
20에서 관찰하고 살아남았지만 30에서 다시 관찰했을 때 실패했다면 start = 20 및 end = 30인 구간 관측 중단을 사용합니다.
40에서 관찰한 후 실패하면 시작 = 끝 = 40의 정확한 실패 시간을 사용합니다.
실제로 모든 실패가 정확한 시간이거나 관측 중단된 경우 구간 관측 중단을 사용하지 마십시오(평생 동안 두 개의 열 사용). 마지막 관찰의 마지막 시간이 포함된 단일 수명 데이터 열을 사용한 다음 정확한지 또는 오른쪽 관측 중단되었는지를 나타내기 위해 인접한 열을 사용해야 합니다.
검열이 아닌 잘림의 경우가 있을 수 있습니다.
혼란을 드려 죄송합니다.
Re: Life Distribution - 이벤트 플롯 - 왼쪽 및 오른쪽 검열기. 실패한 행을 구성하는 방법좋습니다. 따라서 다음과 같은 시나리오는 있을 수 없습니다.
1행: 20에서 30까지 관찰되었으며 실패하지 않음
행 2: 20에서 30까지 관찰되고 40에서 실패(행 3과 같지만 직각 삼각형 대신 "x"가 있음)
환자가 다른 시점에 입력한 관찰 연구가 있기 때문에 질문합니다(왼쪽 검열). 관찰 중 실패가 기록되었습니다. 서로 다른 시점에 들어오는 환자를 대상으로 하는 생존 연구입니다. Kaplan Meier 방법을 사용하여 생존 곡선을 그릴 수 있지만 각 환자의 관찰 시간과 실패 시간에 대한 아이디어를 제공하는 데에도 관심이 있었습니다.
실패 시간은 항상 알려져 있습니다.
그럼에도 불구하고 귀하의 설명은 매우 명확합니다. 감사합니다.
Re: Life Distribution - 이벤트 플롯 - 왼쪽 및 오른쪽 검열기. 실패한 행을 구성하는 방법구간 검열을 제대로 사용하지 않고 있습니다. 관측치 3에 0과 40을 입력하면 이 시간 간격에 실패가 발생했음을 JMP에 알리는 것입니다. 검열되지 않은 경우 JMP가 정확한 수명임을 알 수 있도록 시작과 끝 모두에 40을 입력합니다.
주제 생활이 언제 시작되었는지는 중요하지 않습니다. 모든 것이 life = 0에서 시작한다고 가정합니다. 문제는 삶의 가치를 어떻게 나타내느냐입니다.
대부분의 경우에는 올바른 중도절단만 포함되므로 Life Distribution은 이 특수한 경우를 쉽게 만듭니다. 수명 값과 검열 값(있는 경우)을 입력합니다. 다른 모든 경우(왼쪽 관측 중단, 구간 관측 중단)는 2개의 수명 값을 사용합니다. 두 개의 수명 데이터 열을 사용할 때 다양한 종류의 관측 중단에 대해 10시간 단위마다 수명이 관찰되는 이 예를 참조하십시오.
이 데이터는 수명 분포에서 다음과 같은 이벤트 플롯을 생성합니다.
Re: Life Distribution - 이벤트 플롯 - 왼쪽 및 오른쪽 검열기. 실패한 행을 구성하는 방법오른쪽에 시작점(삼각형)과 실패(x)를 표시하는 방법이 있습니까? 귀하의 3호선이 동시에 시작하고 끝나기 때문에 묻습니다. "내" 라인 3, 즉 시간 0에서 시작하여 40에서 끝나는 것과 같은 것을 플롯하려면 어떻게 해야 합니까?
제 자신을 분명히 했으면 좋겠습니다. 제 영어는 완벽하지 않습니다.
Re: Life Distribution - 이벤트 플롯 - 왼쪽 및 오른쪽 검열기. 실패한 행을 구성하는 방법하아! 원래 게시물 편집을 마치기 전에 답장했습니다. 무시해. 문제는 왼쪽, 오른쪽 또는 간격 검열을 나타내기 위해 시작 및 종료 수명 열을 사전에 사용하는 방법이라고 생각합니다.
Re: Life Distribution - 이벤트 플롯 - 왼쪽 및 오른쪽 검열기. 실패한 행을 구성하는 방법답장을 보내 주셔서 감사합니다,
이건 순서를 반대로 해서..
Re: Life Distribution - 이벤트 플롯 - 왼쪽 및 오른쪽 검열기. 실패한 행을 구성하는 방법censor = 1은 수명이 멈춘다는 것을 의미한다고 가정합니다. 해석이 주어지면 시작 및 끝 값을 올바르게 사용하지 않습니다. 구간 관측 중단을 사용하는 경우 수명 분포는 관측 중단 변수를 무시합니다. 간격을 입력하면 해당 간격의 실패 이벤트를 나타냅니다. 관측치가 우측 중도절단되면 life는 시작 열에 들어가고 missing은 끝 열에 들어갑니다. 왼쪽 검열된 수명 값은 끝 열에 들어가고 누락된 생명 값은 시작 열에 들어갑니다. 시작 열과 끝 열 모두에 정확한 고장 시간이 입력됩니다.
이 방법이 작동해야 한다고 생각합니다.
그러면 다음과 같은 이벤트 플롯이 나타납니다. 귀하의 데이터를 올바르게 해석한 경우 올바른 것으로 보입니다.
