Comparaison par paires de la courbe de survie KMBonjour la communauté JMP,
J'analyse actuellement un ensemble de données incluant la survie de sujets soumis à huit régimes différents. J'ai effectué un test de log-rank et j'ai constaté qu'il existe une différence significative entre au moins certains groupes. Maintenant, je souhaite effectuer des comparaisons par paires post-hoc pour déterminer quels groupes spécifiques diffèrent les uns des autres en termes de survie.
Vous trouverez ci-joint un fichier contenant un exemple des données que j'essaie d'analyser.
Quelqu'un peut-il m'aider s'il-vous-plaît?
Merci
Modélisation statistique avancéeÉtudes de consommation et de marchéMélange et nettoyage des donnéesmacOSModélisation prédictive et apprentissage automatiqueIngénierie Qualité et ProcédésAnalyse de fiabilitéRe : Comparaison par paires de la courbe de survie KMAh, vous pouvez le faire sur la plateforme Fit Y by X. Pour obtenir les tests par paires de Wilcoxon (et autres non paramétriques), sélectionnez le triangle rouge... Non paramétrique... Wilcoxon chaque paire. Pour des comparaisons par paires plus traditionnelles (moyenne/écart type), sélectionnez le triangle rouge... Comparer les moyennes... puis l'une des options (généralement le t ou Tukey de l'étudiant). J'ai joint un script pour exécuter ceci sur votre exemple de table.
Re : Comparaison par paires de la courbe de survie KMSalut,
merci beaucoup tout d'abord, mais ce n'est pas ce que je recherche.
Je suis intéressé à comparer les moyens de jours de survie entre paires de groupes.
voici l'intrigue que j'obtiens : Analyse -> Fiabilité et survie -> Survie -> "Y, Time to event = Journées de survie " -> "Regroupement= Régime "
Selon le « Test entre groupes », il existe une déférence importante :
Mon objectif est de tester ces différences entre chaque paire de groupes (comparaison par paires ?).
J'espère que j'ai été clair maintenant et désolé pour la confusion 
Re : Comparaison par paires de la courbe de survie KMJe ne suis pas sûr de bien comprendre ce que vous recherchez, mais cela ressemble un peu à un problème de fiabilité. Avec votre tableau de données, j'ai utilisé la plateforme Fit Life by X, j'ai supposé une distribution lognormale, puis à partir du tracé de superposition non paramétrique, j'ai pu voir que White 2 était la seule distribution différente.
Il ne s'agit pas exactement d'une comparaison par paire, j'ai donc transformé le tableau Estimations en un tableau de données et utilisé Graph Builder pour afficher les intervalles d'emplacement et d'échelle, ce qui ressemble davantage à une comparaison par paire.
Est-ce ce que vous recherchez ?
