個々のグループをベースライングループと比較するこんにちは、
私にとって医学的な統計問題
- 離散結果変数 - アライブ - 1/0
- パーセンタイル（0〜25、25〜50、50〜75、75〜100）ごとに連続変数をビニングして作成した複数のグループ
- 各グループに対して、特定の列（0〜25、25〜50、50〜75、75〜100）を作成しました。これも1/0です。
私の問題：
グループ1（0〜25）のすべての患者をベースライングループとして設定し、各個人（25〜50、50〜75、75〜100）とベースライングループ（0〜25）を比較し、その後でORを計算します。ベースライングループとの関係（0〜25） - 添付の例。
| 患者 | 結果 | 0〜25％ | 25〜50％ | 50〜75％ | 75〜100％ |
| A | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 |
| B | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| C | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| D | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
| E | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
あなたの助けとアイデアをどうもありがとう！マーク
個々のグループとベースライングループを比較するこんにちは、
このレベルの情報でお手伝いできるかどうかはわかりません。いくつかポイントを明確にしてください。
A〜Eの各グループについて、あなたが実際に死亡した頻度は、それらが属する四分位数に応じて1または0と表現されていますか。
[結果]列と他の列（ある場合）との関係は何ですか？
最も重要なのは、あなたが対処する必要がある科学的/医学的問題は何ですか？個々のグループとベースライングループを比較するこんにちは - わかりやすくするため
列Aは個々の患者を表します - 約3000 - 私はちょうどここに例として挙げたものです（AE）
列B - 結果 - 私の結果変数（Y）
列C、D、E、F - パーセンタイル分布に関連し、パーセンタイルについてビニングされたグループ分布
C列が私の参照グループになります
D群からC群、E群からC群、F群からC群の患者のORに関する結果（B）は何ですか。
これを調べてくれてありがとう。マーク
個々のグループとベースライングループを比較する私はあなたに異なったデータテーブルを設定するでしょう。3列、患者、転帰、百分位数。パーセンタイルは、"0-25"、"26-50"などの値になります。次に、すべての列が[公称]のモデリングタイプに設定されていることを確認します。それから、Fit Y by Xプラットフォームを実行し、パーセンタイルで選択するように設定したローカルデータフィルタを使用して、比較したいグループを選択し、JMPでグループに対してカイ二乗分析を実行します。。個々のグループとベースライングループを比較する私はtxnelsonの提案を反省し、二つのことを付け加えます。 まず、グループ化されていないパーセンタイルを使用することを検討します。後でそれらをグループ化することはできますが、データの詳細を失う理由はありません。第二に、この種のデータはしばしば検閲データです - 言い換えれば、死んでいない人々は死んでいませんまだ 。 治療期間（またはあなたが使用している期間）が終わっているという文脈がある場合にのみ、0/1応答変数はこれを見るための正しい方法です。 代わりに、サバイバルプラットフォームを試すことができます（たとえば、比例ハザードモデルに合わせる）。ただし、通常は死亡が発生する時間である連続的な応答変数が必要です。
個々のグループとベースライングループを比較する両方ともありがとう - ローカルデータフィルターは私がそれらのグループを比較することを容易にしました。
確かに私は最初に継続変数（死亡までの時間）で混合モデルを実行しますが、多くの影響力の高い医学雑誌でさえ変数のビニングをする傾向があるので（私は個人的にはサポートしません）。
コックス比例ハザードも実行しますが、私は分析を多変量モデルに限定しました。多変量モデルでは、混合変数（連続変数と公称変数）が多くの場合、正解のテストに失敗するためです。
ご協力ありがとうございます。
