Problema con affidabilità e analisi di sopravvivenza - Modello Fit Hazard proporzionale Ciao, uso quotidianamente JMP e SAS. Uno dei miei progetti attuali è un'analisi dei dati di Survival. Per allenarmi, ho studiato l'esempio fornito nel manuale SAS: https://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63962/HTML/default/viewer.htm#statug_phreg_sect048.htm Quando ho adattato lo stesso modello con i dati esatti in JMP, ho ottenuto diverse stime dei parametri per le variabili categoriali (Cell, Prior, Therapy) anche se ho impostato la stessa categoria di riferimento per queste variabili.
Mi chiedo perché JMP ottenga stime diverse per le covariate categoriali?
PS. Adatta lo stesso modello in R usando il pacchetto suvival. SAS e R forniscono quasi le stime simili per i parametri.
Ri: Problema con affidabilità e analisi di sopravvivenza - Adatta il modello di rischio proporzionaleSAS e JMP parametrizzano le variabili categoriali in modo diverso, quindi le stime non sono le stesse. Cioè, si immette un termine per una variabile con tre livelli porta a diverse variabili fittizie nella regressione e diverse stime. Vedi Aiuto> Libri> Affidabilità e sopravvivenza. Guarda il capitolo con i dettagli statistici. Il libro Fitting Linear Models spiega anche la parametrizzazione del predittore lineare che stai usando.
Scommetto, però, che il modello SAS e il modello JMP producono gli stessi valori previsti.
Non è possibile modificare la parametrizzazione del modello in JMP.
Ri: Problema con affidabilità e analisi di sopravvivenza - Adatta il modello di rischio proporzionaleCiao Mark,
Grazie per la tua spiegazione. Ho già dato per scontato che potrebbero utilizzare parametrizzazioni diverse per le variabili categoriali, quindi le stime dei parametri sarebbero diverse. Sono anche d'accordo con te sul fatto che dovrebbero fornire gli stessi valori previsti.
Ma in questo esempio, anche il test di verosimiglianza generale (Joint test in SAS) è diverso. Dovrebbero essere simili e sempre con la parametrizzazione (o le variabili fittizie) che usi. SAS afferma che la terapia è una significativa covariata, JMP non lo dice.
Ri: Problema con affidabilità e analisi di sopravvivenza - Adatta il modello di rischio proporzionalePuoi mostrare l'output SAS e JMP per questi test di effetto?
Ri: Problema con affidabilità e analisi di sopravvivenza - Adatta il modello di rischio proporzionale
Ri: Problema con affidabilità e analisi di sopravvivenza - Adatta il modello di rischio proporzionaleLa differenza nelle stime dei parametri è dovuta alla differenza nella parametrizzazione delle variabili categoriali in SAS e JMP.
SAS default è REF mentre JMP usa EFFECT (in SAS - istruzione modello, opzione param).
Ecco gli output di JMP e SAS (con param = EFFECT), sono gli stessi.
Grazie Marco 
Ri: Problema con affidabilità e analisi di sopravvivenza - Adatta il modello di rischio proporzionaleI test congiunti di SAS e JMP concordano se si intende utilizzare il test di Wald.
Ri: Problema con affidabilità e analisi di sopravvivenza - Adatta il modello di rischio proporzionaleOgni parametrizzazione è internamente coerente. Questo è il motivo per cui i test degli effetti sono gli stessi. Le stime dei parametri sono diverse, ovviamente.
Sono contento che l'abbiamo risolto!
