L'analyse de survie (modèle de risques proportionnels de Cox) ne dispose pas de fonction pas à pas pour sélectionner automatiquement les covariables ( *1 ).
Vous devez donc sélectionner manuellement les covariables.
Plusieurs méthodes et critères de sélection des covariables sont proposés, mais aucune directive claire n'est disponible quant à leur utilisation. Nous présentons cependant la méthode simple suivante à titre d'exemple.
Comment réduire les covariables
- Une fois que vous avez décidé des covariables (effets) à inclure dans le modèle de risques proportionnels de Cox, lancez la plateforme Fit Model ou Fit Proportional Hazards.
- Saisissez toutes les colonnes précédemment définies comme covariables dans la configuration des effets du modèle, définissez d'autres paramètres tels que la censure si nécessaire, puis cliquez sur Exécuter.
- Dans le rapport qui s’affiche, vérifiez la valeur p pour chaque facteur (effet) dans le résumé des effets, sélectionnez le facteur avec la valeur p la plus élevée et cliquez sur Supprimer.
- Répétez l’étape 3 jusqu’à ce que les valeurs p de tous les facteurs répondent aux critères prédéfinis ( *2 ).
*1 « Quels types d'analyses peuvent être effectués à l'aide de la méthode pas à pas dans JMP ? »
JMP prend en charge les méthodes des moindres carrés pas à pas (régression et analyse de la variance) et la régression logistique. Dans JMP Pro, vous pouvez également utiliser la régression généralisée sous Ajuster le modèle pour effectuer la sélection de modèles, y compris la sélection ascendante.
*2 Le résumé de l'effet est une fonctionnalité introduite dans JMP 12. Dans JMP 11, vous devez effectuer l'étape 2 ci-dessus pour réduire l'effet à chaque fois en fonction de la valeur p du test du rapport de vraisemblance de l'effet.
FAQ #3801
