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Regressionskovariablen

Schnelle Frage. Ich verwende ein Cox-Regressionsmodell und habe mich gefragt, ob ich Variablen, die voneinander abhängig sind, in dasselbe Modell einbeziehen könnte. Würde sich beispielsweise das Hinzufügen von Körpergröße, Gewicht und BMI als Kovariablen auf das Modell auswirken, da der BMI direkt von Körpergröße und Gewicht abhängt? Ein weiteres Beispiel: In Transplantationsstudien möchte ich wissen, wie sich das Geschlecht auf das Überleben auswirkt. Daher verwende ich sowohl das Empfänger- als auch das Spendergeschlecht als Kovariablen. Aber ich möchte auch die Geschlechterübereinstimmung/-fehlanpassung (M:M, M:F, F:M und F:F) betrachten. Kann ich alle drei Variablen, Empfängergeschlecht, Spendergeschlecht und Geschlechtsübereinstimmung/-fehlanpassung, in dasselbe Cox-Regressionsmodell einbeziehen? Vielen Dank

AnalytikRe: Regressionskovariablen

Haben interagierende Kovariablen grundsätzlich einen Einfluss auf das Cox-Regressionsmodell als Ganzes?

Re: Regressionskovariablen

Ich würde nicht sowohl den BMI als auch das Gewicht und die Größe in das gleiche Modell einbeziehen. Lineare Modelle sollten Kollinearität nach Möglichkeit vermeiden. Sie könnten zwei Modelle auswerten, eines anhand des BMI und eines anhand des Gewichts und der Größe anstelle des BMI.

 

Nach Ihrer kurzen Beschreibung der Variablen klingt es vernünftig, auch die Nichtübereinstimmung einzubeziehen. Diese Informationen sollten geschlechtsunabhängig sein, nicht wahr?

Re: Regressionskovariablen

Wenn Sie über JMP Pro verfügen, unterstützt die Generalized Regression-Plattform außerdem Cox Proportional Hazards mit erweiterten Variablenauswahltechniken.

Verallgemeinerte Regressionsdokumentation