저는 10년 이상 충성스러운 JMP 사용자였으며, 많은 동료와 학생들에게 JMP를 소개했습니다. 사용자 인터페이스와 제가 분석할 수 있는 속도가 마음에 듭니다.
하지만 제 분야(이식)의 임상 저널이 출판을 위해 시간 의존적 모델(일반적으로 Cox 모델)을 요구하는 경우가 점점 늘고 있습니다(최근 세계 1위 이식 저널에서 이를 강조한 Gaynor et al. Am J Transplant. 2023 p.815 참조). 따라서 임상의로서 저는 JMP에 이런 기능이 없기 때문에 R을 사용하는 통계 동료에게 의존하여 이 분석을 수행해야 할 때가 점점 더 많아지고 있습니다.
이것은 다른 모든 단변량 및 다변량 분석은 스스로 수행할 수 있지만, 이 장애물에 부딪히면 다른 사람에게 분석을 맡겨야 하기 때문에 작업 흐름이 느려지기 때문에 매우 실망스럽습니다.
저는 JMP를 계속 사용하고 싶지만, 지금 시점에서는 R을 사용하는 법을 배우지 않고는 견디기 힘들어지고 있습니다(코딩하는 법을 배우는 데 시간을 허비하고 싶지 않습니다).
JMP에서 시간 종속 Cox 모델을 지원할 계획이 있는지 알려주시겠습니까?
안녕,
제가 순진한 건지 모르겠지만, 생존 및 신뢰성 플랫폼의 비례 위험 분석이 귀하의 요구 사항을 충족시킬 수 있을까요?
https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/?os=win&source=application#page/jmp/fit-proportional-hazards.shtml#
감사합니다,
티에스
R을 JMP와 함께 사용할 수 있습니다. 동료가 R 스크립트를 작성해 줄 수 있습니다. 실행하려면 작은 JMP 스크립트가 필요합니다. 데이터와 변수를 R로 보내고 R에서 결과를 반환하여 추가 분석하고 JMP에 표시할 수 있습니다.
