回帰共変数簡単な質問。 Cox回帰モデルを使用していますが、同じモデルに相互に依存する変数を含めることができるかどうか疑問に思っていました。 たとえば、BMIが身長と体重に直接依存している場合、共変数として身長、体重、BMIを追加すると、モデルに影響しますか？ 別の例として、移植研究では、性別が生存にどのように影響するかを知りたいと思います。 したがって、私は受信者とドナーの両方の性別を共変数として使用します。 しかし、性別の一致/不一致（M：M、M：F、F：M、およびF：F）も調べたいと思います。 同じCox回帰モデルに、受信者の性別、提供者の性別、性別の一致/不一致の3つの変数すべてを組み込むことはできますか？ ありがとう
分析Re：回帰共変数基本的に、相互作用する共変数は、Cox回帰モデル全体に影響を及ぼしますか？
Re：回帰共変数同じモデルにBMIと体重と身長の両方を含めることはしません。 線形モデルは、可能であれば共線性を回避する必要があります。 2つのモデルを評価できます。1つはBMIを使用し、もう1つはBMIの代わりに体重と身長を使用します。
変数の簡単な説明から、不一致も含めるのが妥当と思われます。 その情報は性別から独立しているべきですよね？
