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Covariables de régression

Question rapide. J'utilise un modèle de régression de Cox et je me demandais si je pouvais inclure des variables qui dépendent les unes des autres dans le même modèle. Par exemple, l'ajout de la taille, du poids et de l'IMC en tant que covariables affecterait-il le modèle, étant donné que l'IMC dépend directement de la taille et du poids ? Un autre exemple, dans les études de transplantation, je veux savoir comment le sexe affecte la survie. J'utilise donc à la fois le sexe du receveur et celui du donneur comme covariables. Mais je veux aussi examiner la correspondance/inadéquation entre les sexes (M:M, M:F, F:M et F:F). Puis-je incorporer les trois variables, sexe du bénéficiaire, sexe du donneur et correspondance/inadéquation entre les sexes, dans le même modèle de régression de Cox ? Merci

AnalytiqueRe : Covariables de régression

Fondamentalement, les covariables en interaction ont-elles un impact sur le modèle de régression de Cox dans son ensemble ?

Re : Covariables de régression

Je n'inclurais pas à la fois l'IMC, le poids et la taille dans le même modèle. Les modèles linéaires doivent éviter si possible la colinéarité. Vous pouvez évaluer deux modèles, l'un utilisant l'IMC et l'autre utilisant le poids et la taille au lieu de l'IMC.

 

D'après votre brève description des variables, il semble raisonnable d'inclure également l'inadéquation. Cette information devrait être indépendante du sexe, non ?

Re : Covariables de régression

De plus, si vous disposez de JMP Pro, la plate-forme de régression généralisée prend en charge les risques proportionnels de Cox avec des techniques avancées de sélection de variables.

Documentation de régression généralisée