Die Überlebensanalyse (Cox-Proportional-Hazards-Modell) verfügt nicht über eine schrittweise Funktion zur automatischen Auswahl von Kovariaten ( *1 ).
Daher müssen Sie die Kovariaten manuell auswählen.
Es gibt mehrere vorgeschlagene Methoden und Auswahlkriterien für Kovariaten, jedoch keine klaren Richtlinien für deren Verwendung. Wir stellen jedoch die folgende einfache Methode als Beispiel zur Referenz vor.
So reduzieren Sie Kovariaten
- Nachdem Sie sich für die Kovariaten (Effekte) entschieden haben, die in das Cox-Proportional-Hazards-Modell aufgenommen werden sollen, starten Sie die Plattform „Fit Model“ oder „Fit Proportional Hazards“.
- Geben Sie alle zuvor als Kovariate definierten Spalten in das Feld „Modelleffektkonfiguration“ ein, legen Sie bei Bedarf weitere Einstellungen wie „Zensur“ fest und klicken Sie auf „Ausführen“.
- Überprüfen Sie im angezeigten Bericht den P-Wert für jeden Faktor (Effekt) in der Effektzusammenfassung, wählen Sie den Faktor mit dem größten P-Wert aus und klicken Sie auf „Entfernen“.
- Wiederholen Sie Schritt 3, bis die p-Werte aller Faktoren die voreingestellten Kriterien erfüllen ( *2 ).
*1 „ Welche Arten von Analysen können mit der schrittweisen Methode in JMP durchgeführt werden? “
JMP unterstützt schrittweise Kleinstquadrate-Methoden (Regression und Varianzanalyse) sowie die logistische Regression. In JMP Pro können Sie unter „Modell anpassen“ auch die verallgemeinerte Regression verwenden, um eine Modellauswahl, einschließlich einer Vorwärtsauswahl, durchzuführen.
*2 Die Effektzusammenfassung ist eine in JMP 12 eingeführte Funktion. In JMP 11 müssen Sie Schritt 2 oben ausführen, um den Effekt jedes Mal basierend auf dem p-Wert des Effect Likelihood Ratio Tests zu reduzieren.
FAQ #3801
