활착여러분 안녕하세요
파일을 어떻게 만들어야합니까
생존 분석을 계산합니다.
내 파일에는
27 일
치료 1과 2,
Opening_total,
dead_treatment,
alive_treatment와
alive_treatment 검열 0 = 생활
1 = 죽은
파일을 빌드하는 방식은 dead_treatment를 고려하지 않습니다 ...
총 수 T = 1은 120이고 T = 2114
T = 1 라이브 41과 79 사망
T = 2는 6 살이고 108은 죽었다
누군가 제발 도와주세요?
나는 내가 뭘 잘못하고 있는지 정말로 모른다.
친애하는.
수
해석학데이터 테이블답: 서바이벌"생존 분석"의 의미를 정의하지 않습니다. JMP는 일부 분석의 경우 특정 레이아웃의 데이터를 기대합니다.
데이터에는 각 치료에 대한 27일 단위의 6개 블록이 포함되어 있습니다. 차단이란 무엇입니까?
데이터는 스프레드시트에서 가져온 것처럼 나타나며 수동 계산을 위해 데이터를 설정한 것입니다. JMP에는 이 단계가 필요하지 않습니다. JMP는 각 관측치(대상)의 생존을 위해 다음과 같은 정보를 기대합니다.
- 인생의 시간. 이 시간은 정확(죽음)되거나 검열(살아)될 수 있습니다.
- 정확한 또는 검열된 수명을 나타내는 지표입니다.
그 정보는 최소한으로 필요한 전부입니다. 어떤 날에는 치료를 받고 여러 번 사망하기도 합니다. 이 레이아웃에는 주어진 시간의 관측치 수가 포함될 수 있으며, 이는 Freq 역할에서 사용될 수 있습니다.
치료 = 1의 대상자 120명과 치료 = 2의 대상자 114명이 27일 동안 동일하다고 가정합니다. 즉, 매일 120개의 새로운 과목을 치료하는 것이 아닙니다. 따라서 프로빗 분석은 아마도 당신이 원하는 것이 아닐 것입니다. 분석 > 신뢰성 및 생존 > 생명 분포를 사용하여 두 모집단의 수명 분포를 비교할 수 있습니다.
다음과 같이 데이터를 설정하세요.
각 치료에 대해 27일의 1블록만 표시하고 있습니다. 정확한 사망만 관찰로 입력되고 연구가 끝나면 모든 생존 대상이 계산됩니다. (유형 I 검열).
그런 다음 다음과 같이 분석을 설정합니다.
결과는 다음과 같이 나타납니다.
자세한 내용은 JMP 도움말 > JMP 문서 라이브러리 > 신뢰성 및 생존 가이드를 참조하세요.
처음부터 시작할 필요가 없도록 작업 데이터 테이블을 첨부했습니다.
답: 서바이벌일부 생존 분석에서는 데이터 테이블의 특정 배열을 예상하기 때문에 어떤 분석을 원하는지 물었습니다. 제가 보여드린 배열은 JMP의 대부분의 분석에 적용됩니다. 즉, 데이터가 검열되는 경우 최소한 수명과 검열 코드가 있습니다.
피험자에 대한 나의 질문은 120명 또는 114명의 피험자로 시작했고 위험 풀이 전체 기간(27일) 동안 동일한지 아니면 매일 변경되는지 명확히 하는 것이었습니다. 나는 그것이 기간 동안 동일한 주제라고 믿습니다. 다른 경우이기 때문에 질문했는데, 그러면 프로빗 분석이 원하는 것일 수도 있습니다.
생존 플랫폼은 JMP의 레거시 객체입니다. Life Distribution은 생존을 위한 새로운 대체 플랫폼입니다.
생존 또는 생명 분포(Life Distribution)에 대한 Kaplan-Meier 추정치를 얻을 수 있습니다.
Life Distribution에서 그룹을 비교할 수 있습니다. 이러한 분석을 위해 실행 대화 상자에 특수 탭이 있습니다.
Life Distribution의 위험 프로파일러를 사용하여 위험을 얻을 수 있습니다.
Cox 회귀(비례 위험 모델)는 분석 > 모델 적합을 통해 사용할 수 있습니다.
자세한 내용은 도움말 > JMP 문서 라이브러리 > 신뢰성 및 생존 가이드를 참조하십시오.
답: 서바이벌안녕 마크,
생존과 생명 분포의 차이점은 정확히 무엇입니까?
"즉, 매일 120명의 새로운 과목을 치료하는 것이 아닙니다."
이것이 답입니까? 매일 새로운 주제를 다루고 있나요?
귀하의 질문에 대한 답변은 다음과 같습니다.
""생존 분석"의 의미를 정의하지 않았습니다. JMP는 일부 분석의 경우 특정 레이아웃의 데이터를 기대합니다."
생존 분석을 통해 다음과 같은 계산을 하고 싶습니다.
Kaplan-Meier -> 생존 시간, 중앙값 생존 시간=50
로그 순위 테스트 -> 두 그룹의 생존 시간을 비교하고,
위험 -> 사건이 발생한 정확한 시점에 사건을 겪을 위험 = 현재 사망률
요금(시간 경과에 따라 다름)
위험비 -> 생존시간 차이(두 그룹 비교)
Cox 회귀-> 다변수 모델 => 그룹이 어떻게 무차별적입니까?
"귀하의 데이터에는 각 치료에 대해 27일의 6개 블록이 포함되어 있습니다. 차단 대상은 무엇입니까?"
내 파일에는 3개의 시험, 일수, 6개의 케이지(각 치료당 3개), 치료, 사망이 포함되어 있습니다.
Kaplan-Meier, Hazard, Hazart ratio를 정확하게 계산하는 방법에 대한 제안에 대해 매우 감사드립니다.
좋은 저녁 보내세요!
친애하는
나
