生存のための多変量解析こんにちは
私は自分のデータセットで生存のための多変量解析を実行するのに苦労しています - 誰でも手助けできます
再：生存のための多変量解析あなたの「多変量生存分析」とは何ですか？あなたのデータセットは何ですか？闘争は何ですか？
再：生存のための多変量解析がん患者データセットのどの変数が独立して全生存期間に関連しているかを確認したい
私はいくつかの変数いくつかの連続的ないくつかのバイナリを持っています
私は通常、実行される分析が多変量解析であることを知っていますが、どのようにしてこれを開始し始めるのかわからないのですが？
再：生存のための多変量解析その質問は答えるのが簡単です！JMPを開いて選択することから始めます助けて > 信頼性と生存 。についての章を参照してくださいパラメトリック生存にフィットそしてその比例ハザードに合わせるプラットフォーム これらのメソッドは文書化されており、例は説明全体を通して示されています。
再：生存のための多変量解析生存分析を行うには、診断日や最初の治療の日などの入力日が必要です。患者は追跡され、残念ながら一部の患者は死亡したため、これらの患者の最後の管理日は死亡日となります。彼らはもはや国勢調査にないので、彼らは無修正と呼ばれます。それはあなたが患者を失っていないか、またはこれらは10％未満の低い割合に制限されていることを患者の追跡調査で重要である。あなたが分析をすることを考えるとき、あなたはあなたがすべてのフォローアップをしている日を示します。最後の管理日と診断日の間の違いはあなたに生存を提供します。別のコラムでは、あなたは最後のコントロールの生命状態を一人一人持っていなければなりません。すでに亡くなったJMPでは、デフォルトで、生きているか検閲された0と1を記録する必要があります。これがすみません知っているならば、説明することが重要でした。
多変量解析を行う前に、まずあなたの予後変数がどのような役割を果たしているかを確かめることをお勧めします。このためには、信頼性と生存期間のサブメニューで生存期間を選択し、グループ化で分析する変数を選択します。Yではイベントから生存期間を選択し、Censorでは最後のコントロールの生命状態の列を選択します。あなたが持っているそれぞれの予測変数に対してこれを行います。この部分では、以前に分類したことがない場合（たとえば、70歳以下の年齢）、数値変数を分析することはできません。
多変量解析の前にこれを行うことをお勧めします。統計的有意性を持つ予後変数が見つからないと想像してください。一般に、それ以上の解析は必要ないだろうからです。一方、統計的に有意な予後変数を見つける場合、単変量解析は多変量モデルでそれらを選択するのに役立ちます。その目的は、これらの変数のうちどれが実際に予後変数であるかを示すことです。
