Problema con el análisis de confiabilidad y supervivencia - Ajustar el modelo de riesgos proporcionales Hola, uso JMP y SAS diariamente. Uno de mis proyectos actuales es un análisis de los datos de supervivencia. Para entrenarme, estudié el ejemplo provisto en el manual de SAS: https://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63962/HTML/default/viewer.htm#statug_phreg_sect048.htm Cuando ajusté el mismo modelo con los datos exactos en JMP, obtuve diferentes estimaciones de parámetros para las variables categóricas (Celda, Terapia previa,) aunque puse la misma categoría de referencia para estas variables.
Me pregunto por qué JMP obtiene diferentes estimaciones para las covariables categóricas.
PD. Encajé el mismo modelo en R usando el paquete suvival. SAS y R proporcionan casi las estimaciones similares para los parámetros.
Re: Problema con el análisis de confiabilidad y supervivencia - Ajustar el modelo de riesgos proporcionalesSAS y JMP parametrizan variables categóricas de manera diferente, por lo que las estimaciones no son las mismas. Es decir, usted ingresa un término para una variable con tres niveles que conduce a diferentes variables ficticias en la regresión y diferentes estimaciones. Ver Ayuda> Libros> Fiabilidad y Supervivencia. Mira el capítulo con los detalles estadísticos. El libro Fitting Linear Models también explica la parametrización del predictor lineal que está utilizando.
Sin embargo, apuesto a que el modelo SAS y el modelo JMP arrojan los mismos valores predichos.
No puede cambiar la parametrización del modelo en JMP.
Re: Problema con el análisis de confiabilidad y supervivencia - Ajustar el modelo de riesgos proporcionalesHola, Mark,
Gracias por su explicación. Ya asumí que pueden estar usando una parametrización diferente para las variables categóricas, por lo que las estimaciones de los parámetros serían diferentes. También estoy de acuerdo con usted en que deben proporcionar los mismos valores previstos.
Pero en este ejemplo, la prueba de probabilidad general (prueba conjunta en SAS) también es diferente. Deben ser similares a la parametrización (o variables ficticias) que utilice. SAS dice que la terapia es una covariable importante, JMP dice que no.
Re: Problema con el análisis de confiabilidad y supervivencia - Ajustar el modelo de riesgos proporcionales¿Puede mostrar la salida de SAS y JMP para estas pruebas de efecto?
Re: Problema con el análisis de confiabilidad y supervivencia - Ajustar el modelo de riesgos proporcionales
Re: Problema con el análisis de confiabilidad y supervivencia - Ajustar el modelo de riesgos proporcionalesLa diferencia en las estimaciones de los parámetros se debe a la diferencia en la parametrización de las variables categóricas en SAS y JMP.
El valor predeterminado de SAS es REF, mientras que JMP usa EFFECT (en SAS: declaración del modelo, opción param).
Aquí están las salidas de JMP y SAS (con param = EFFECT), son las mismas.
Gracias Mark 
Re: Problema con el análisis de confiabilidad y supervivencia - Ajustar el modelo de riesgos proporcionalesLas pruebas conjuntas de SAS y JMP acuerdan si tiene la intención de utilizar la prueba de Wald.
Re: Problema con el análisis de confiabilidad y supervivencia - Ajustar el modelo de riesgos proporcionalesCada parametrización es internamente consistente. Es por eso que las pruebas de efecto son las mismas. Las estimaciones de los parámetros son diferentes, por supuesto.
Me alegro de que lo solucionamos!
