실험적 사망률안녕,
여기에 첨부된 대로 이 데이터 유형을 분석하는 가장 좋은 방법이 무엇인지에 대한 몇 가지 의구심이 있습니다. ID 304785의 유사한 사례
내 효과는 블록을 무작위로 사용하는 TRT입니다. 각 열은 기간을 나타냅니다. 거의 모든 데이터가 이 형식입니다. 나는 그것들을 쌓고 싶지 않습니다.
나는 프로빗을 사용하기 위해 다른 게시물에서 권장하는 대로 하려고 했습니다. 무작위 효과가 있는 추가 기능을 사용해도 성공하지 못합니다.
포아송도 수행할 수 있지만 매번 하나의 열을 수행해야 하고 결국 비교할 "수단"이 없습니다.
추천 메뉴가 무엇인가요? TRT 차이가 있는지 확인하고 대조 TRT인 TRT 1을 다른 TRT와 비교합니다(Dunnet 테스트).
기본 데이터 분석 및 모델링답: 실험적 사망률불행히도 데이터를 재구성하지 않고는 옵션이 아닙니다. 소프트웨어에는 호환되는 입력 데이터 형식이 필요합니다.
원본 데이터의 경우 모양 변경이 쉽지 않습니다.
해야 할 일을 설명하겠습니다. 어쩌면 동등한 JSL 솔루션을 제공하는 사람을 찾을 수도 있습니다.
첫 번째 단계: 이 기둥을 쌓으세요. 새 열 이름을 확인하세요.
결과 테이블에서 "Data" 열 이름을 "At Risk"로 변경합니다. 다음은 결과 테이블입니다.
"위험"에서 "이전"을 기록하는 새 수식 열 "위험 지연"을 만듭니다.
사망률 수로 추정되는 시점 사이의 "위험"의 변화를 계산하는 또 다른 수식 열 "사망"을 만듭니다.
행이 실험 단위의 마지막 행이 아닌 경우 사망률 수를 기록하거나 행이 실험 단위의 마지막 행인 경우 생존 수를 기록하는 또 다른 수식 열 "개수"를 만듭니다.
해당 "개수"가 사망(0)인지 생존(1)인지를 나타내는 또 다른 수식 열 "검열 코드"를 만듭니다.
이제 "Label"에서 시간 정보를 추출하는 마지막 열 "Time"을 만듭니다.
이제 생존을 사용할 수 있습니다.
현재 생존 분석 서비스 중에는 무작위 효과가 지원되지 않습니다. 위의 실행 대화 상자 사양이 수행하는 것처럼 이들을 결합하여 독립적으로 처리하거나 블록 및 TRT의 조합을 새로운 그룹화 변수로 만들어 변형을 확인할 수 있습니다.
답: 실험적 사망률답변해 주셔서 감사합니다.
예, 당신은 내 문제를 완전히 이해하고 있습니다.
문제는 이런 파일이 이것뿐이 아니기 때문에 쌓고 싶지 않다는 것입니다 ...
누군가가 해결책을 찾길 바라요 
나는 지역사회에 대한 믿음을 가지고 있다
답: 실험적 사망률문제를 이해하고 있는지 잘 모르겠습니다. 이름 지정을 기반으로 한 데이터에 대한 내 추측은 다음과 같습니다.
- 96개의 실험 단위가 있습니다.
- 각 단원에는 18개의 실험 과목이 있습니다.
- 매주 확인하여 얼마나 많은 사람들이 살아남았는지 확인하세요. 예를 들어, 91호 유닛은 시작까지 18개가 있고, 2주 후에는 17개, 3주, 16개, 4주, 15개가 남습니다.
내가 올바르게 이해했다면 즉시 관련 분석 유형은 생존입니다. 따라서 이 형식은 작동하지 않습니다. 실제로 데이터를 쌓아야 하지만 여전히 추가 처리가 필요합니다.
