안녕, 모두들,
나는 중간 생존 시간 추정에서 R과 JMP (또는 SAS) 사이에 다음과 같은 이상한 불일치를 보았습니다.
나는 CI가 다른 방법으로 인해 다를 수 있다는 것을 이해합니다. 그러나 중간 생존 지점 추정이 다를 수 있다고는 결코 예상하지 못했습니다. 여기에 실제 기술적 인 이유를 알고있는 사람이 있습니까? 나는 그것을 이해하려했지만 운이 없었다.
다음의 간단한 데이터 세트 (이벤트 = 1은 죽음을 의미하고 0은 검열을 의미 함)
시각 | 행사 | 트롯 |
116 | 1 | 0 |
116 | 0 | 0 |
110 | 1 | 0 |
116 | 1 | 0 |
116 | 1 | 0 |
110 | 1 | 0 |
116 | 1 | 0 |
116 | 1 | 0 |
150 | 0 | 1 |
150 | 1 | 1 |
138 | 1 | 1 |
138 | 1 | 1 |
150 | 0 | 1 |
150 | 0 | 1 |
150 | 0 | 1 |
138 | 1 | 1 |
R이 할 수있는 동안 JMP는 trt = 1 그룹의 중간 생존 시간을 예측할 수 없습니다.
JMP 출력 : (JMP 12.1, 분석 -> 신뢰성 및 생존 -> 생존, Y = 시간, 그룹화 = trt, cencor = 이벤트, 검열 코드 = 0 사용)
R 출력 : (코드 : 라이브러리 (생존); 요약 (서바이벌 (Surv (시간, 이벤트) ~ trt, 데이터 = 데이터)) $ table )
| | ... | 중앙값 | ... |
| trt = 0 | ... | 116 | ... |
| trt = 1 | ... | 150 | ... |
미리 감사드립니다.
설명에 감사드립니다. 그 말이 맞는!
SAS 출력과 R 출력을 명확하게 정의 할 수있는 수식을 찾을 수 있는지 알아야합니다.
다시 한 번 감사드립니다!
베스트,
연
무슨 일이 일어나고 있는지는 중앙값을 정의하기에는 너무 많은 검열 관측이 있다는 것입니다. trt = 1 그룹의 8 가지 관측에 대해 3은 t = 138에서의 실패이고, 1은 t = 150에서의 실패이며, 그 중 절반 (4 개)은 t = 150에서 오른쪽 - 검열된다. 8 개 값의 중앙값이 4 번째 값과 5 번째 값의 평균이므로 150을 초과하고 150보다 큰 값이 필요합니다. 결과적으로 Survival 플랫폼은 Median Time에 대해 누락 된 값을보고합니다.
왜 R이 값을 주는지에 대해서만 추측 할 수 있지만 제 4의 순서 값은 검열되지 않았고 8 번째의 4 번째 관측 값은 0.50 분의 값일 것이므로 R은 4 번째 관측 값을 중간 생존 시간. 하나 이상의 t = 150 관측치 (행 10)를 오른쪽 검열로 변경하면 R은 trt = 1이 누락 된 (NA) 메디아를보고합니다.
희망이 도움이,
남자 이름
