En Suecia, parece que soy la única persona que utiliza el excelente software estadístico JMP. Lo he usado durante varios años y ahora tengo la versión 14.2.0. La mayoría de los colegas de investigación con los que trabajo usan SPSS, pero creo que JMP es mucho mejor. Sin embargo, dado que soy cirujano, mi conocimiento estadístico es algo limitado. Conozco JMP bastante bien, pero principalmente hago análisis univariados y multivariados de datos nominales. Sin embargo, ahora tengo una pregunta de una revista sobre el análisis de riesgos proporcionales de Cox de los datos. Como no sé cómo hacer eso en JMP, agradecería que la comunidad pudiera ayudarme. La variable dependiente (y) es continua y es hora del evento (en negrita, vea una pequeña muestra a continuación). A la izquierda (en cursiva y libro antiguo) están las variables x como valores nominales y a la derecha de la variable y están las variables x convertidas a valores numéricos (1 o 0) donde 1 es un "evento positivo" y 0 es el referencia.
Me pregunto cómo hago en JMP para obtener los resultados de estos datos de muestra (estos son solo ejemplos y no los datos reales) y me gustaría poder presentarlos como a continuación. Preferiría una instrucción de cómo hacerlo en un modo interactivo. Sin embargo, si es posible también en una respuesta de secuencias de comandos. Mi conocimiento de cómo usar JMP con respecto a la programación es algo mejor que mi conocimiento estadístico.
| Análisis univariable | Análisis multivariable |
| Cociente de riesgos instantáneos (intervalo de confianza del 95 %) | pag | Cociente de riesgos instantáneos (intervalo de confianza del 95 %) | pag |
| | | | | |
Estenosis hiliar (Referencia no hiliar) | 0,00 (0,00-0,00) | | 0,00 (0,00-0,00) | |
| | | | |
Hombre (Referencia Mujer) | 0,00 (0,00-0,00) | | 0,00 (0,00-0,00) | |
| | | | |
Edad ≥ 75 años (Referencia <75 años) | 0,00 (0,00-0,00) | | 0,00 (0,00-0,00) | |
| | | | |
ASA III-IV (referencia ASA I-II) | 0,00 (0,00-0,00) | | 0,00 (0,00-0,00) | |
A continuación se muestra el archivo de ejemplo:
| estenosis hiliar | Género | Edad ≥ 75 años | ASA III-IV | Tiempo para el evento | Estructura hiliar (GS) Si=1 No=0 | Hombres (GS) Hombre=1 Mujer=0 | Edad ≥ 75 años = 1 más 0 | ASA III-IV=1 más 0 |
| No | Masculino | No | No | 115 | 0 | 1 | 0 | 0 |
| No | Femenino | Sí | No | 157 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| No | Femenino | No | Sí | 101 | 0 | 0 | 0 | 1 |
| No | Femenino | Sí | Sí | 138 | 0 | 0 | 1 | 1 |
| No | Femenino | Sí | No | 114 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| No | Femenino | No | Sí | 177 | 0 | 0 | 0 | 1 |
| No | Femenino | No | No | 133 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| No | Femenino | Sí | No | 39 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| Sí | Masculino | Sí | Sí | 29 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| Sí | Femenino | Sí | Sí | 7 | 1 | 0 | 1 | 1 |
| No | Femenino | Sí | No | 156 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| Sí | Femenino | Sí | Sí | 169 | 1 | 0 | 1 | 1 |
| No | Femenino | No | No | 894 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Sí | Femenino | Sí | No | 303 | 1 | 0 | 1 | 0 |
| Sí | Masculino | No | Sí | 79 | 1 | 1 | 0 | 1 |
| No | Femenino | Sí | Sí | 32 | 0 | 0 | 1 | 1 |
| No | Femenino | No | No | 211 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Sí | Masculino | No | Sí | 248 | 1 | 1 | 0 | 1 |
| No | Femenino | Sí | Sí | 252 | 0 | 0 | 1 | 1 |
| No | Masculino | No | Sí | 456 | 0 | 1 | 0 | 1 |
Del código JSL no tengo conocimiento.
Sinceramente tuyo
Lars Enochson
Profesor de Cirugía
Universidad de Umeå
Suecia
El modelo de riesgos proporcionales de Cox está disponible en la plataforma Fit Model. Aquí hay un enlace a la Ayuda de JMP en él.
