개별 그룹을 기준 그룹과 비교안녕하세요,
나를 위한 의료 통계 문제:
- 불연속 결과 변수 - 생존 - 1/0
- 백분위수(0-25,25-50,50-75,75-100)당 연속 변수를 비닝하여 만든 여러 그룹
- 각 그룹에 대해 다시 1/0인 특정 열(0-25, 25-50, 50-75, 75-100)을 생성했습니다.
내 문제:
그룹 1(0-25)의 모든 환자를 기준선 그룹으로 설정하고 각 개인(25-50, 50-75,75-100)을 기준선 그룹(0-25)과 비교한 다음 OR을 계산하고 싶습니다. 기준선 그룹(0-25)과의 관계 - 첨부된 예.
| 인내심 있는 | 결과 | 0-25% | 25-50% | 50-75% | 75-100% |
| ㅏ | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 |
| 비 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 씨 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 디 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
| 이자형 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
귀하의 도움과 아이디어에 감사드립니다! 마크
Re: 개별 그룹과 기준 그룹 비교두 분 모두 감사합니다. 로컬 데이터 필터 덕분에 해당 그룹을 쉽게 비교할 수 있었습니다.
실제로 저는 처음에는 연속 변수(죽음까지의 시간)가 포함된 혼합 모델을 실행했지만 영향력이 큰 많은 의학 저널조차도 변수를 비닝하는 경향이 있으므로(개인적으로 지원하지 않음) 이것을 제 기사의 새로운 기능으로 추가했습니다.
나는 또한 cox 비례 위험을 실행하지만 혼합(연속 및 명목 변수)이 여러 번 나에게 긍정적인 적합성 부족 테스트를 제공하기 때문에 명목 변수만 사용하는 것이 더 적합해 보이는 다변량 모델로 분석을 제한했습니다.
도움을 주셔서 다시 한 번 감사드립니다!
Re: 개별 그룹과 기준 그룹 비교나는 txnelson의 제안을 반영하고 두 가지를 추가합니다.먼저 그룹화되지 않은 백분위수를 사용하는 것을 고려하십시오. 나중에 언제든지 그룹화할 수 있지만 데이터의 세부 정보가 손실될 이유는 없습니다. 둘째, 이러한 유형의 데이터는 종종 검열된 데이터입니다. 즉, 죽지 않은 사람들은 죽지 않았습니다. 아직 .치료 기간(또는 사용 중인 기간)이 끝난 컨텍스트가 있는 경우에만 0/1 응답 변수가 이를 보는 올바른 방법입니다.대신 생존 플랫폼(예: 비례 위험 모델 적합)을 시도할 수 있지만 일반적으로 사망이 발생하는 시간인 연속 반응 변수가 필요합니다.
Re: 개별 그룹과 기준 그룹 비교데이터 테이블을 다르게 설정하겠습니다. 3열, 환자, 결과, 백분위수. 백분위수는 "0-25", "26-50" 등의 값을 갖습니다. 그런 다음 모든 열이 "명목"의 모델링 유형으로 설정되었는지 확인하십시오. 그런 다음 Fit Y by X 플랫폼을 실행하고 백분위수에서 선택하도록 설정한 로컬 데이터 필터를 사용하여 비교하려는 그룹화를 선택할 수 있으며 JMP는 그룹에 대해 카이 제곱 분석을 수행합니다. .Re: 개별 그룹과 기준 그룹 비교안녕 - 명확성을 위해
열 A는 개별 환자를 나타냅니다. 약 3000명입니다. 예를 들어 여기에 나열했습니다(AE).
열 B - 결과 - 내 결과 변수(Y)
열 C, D, E, F - 백분위수 분포와 관련된 그룹 분포 및 백분위수에 대해 비닝됨
열 C는 내 참조 그룹이 됩니다.
D군에서 C군으로, E군에서 C군으로, F군에서 C군으로 환자의 OR에 대한 결과(B)는 무엇입니까?
조사해 주셔서 감사합니다. 마크
Re: 개별 그룹과 기준 그룹 비교안녕,
이 정도 수준의 정보로는 도움을 드릴 수 있을지 모르겠습니다. 몇 가지 사항을 명확히 할 수 있습니까?
각 그룹 A~E에 대해 이들이 속한 사분위수에 따라 1 또는 0으로 표현한 실제 사망 빈도가 있는 것이 맞습니까?
결과 열과 다른 열(있는 경우) 간의 관계는 무엇입니까?
가장 중요한 것은 귀하가 해결해야 할 과학적/의학적 질문은 무엇입니까?
