大家好！
我一直在研究 PH 模型，對於如何正確解釋數據我有一些疑問。
為了證明這一點，我修改了 CA 肺癌資料集，以幫助闡明我的觀點。
我的第一個問題比較普遍，涉及 PH 模型假設。這是一篇很好的論文，回顧了使用 PH 的已發表論文中的問題。他們也列出了一些處理違規行為的策略。有一個關於此問題的舊帖子。有人知道任何進展嗎？在我發現的一些教程中，檢查比例的最快方法是確保 kaplan-meyer 曲線中沒有截距，或者以對數-對數形式繪製資料並直觀地確認線條是平行的。這可以透過壽命分佈（資料表中的第一個腳本）輕鬆完成。
因此，基本上，對於這個資料集，這將是停止的地方（我們不要介意這個 KPS 變數。我保留它只是為了以防有人想使用連續變數作為答案）。我們可以在 JMP 中加入時間相關的協變數來以某種方式調整非比例性嗎？
我的第二個問題，也是我們在研究中遇到的問題，是關於不同的治療方案（例如藥物 A 的劑量方案為 1 和 2，藥物 B 的劑量方案為 3、4 和 5）。我們想比較藥物和治療方法。讓我們將它們視為類別，即使我們可能正在比較藥物內的劑量，然後將劑量視為嵌套在藥物內的連續變量（這裡有什麼擔憂嗎？）。
為了說明，我將：細胞類型分成：癌症類型只是為了獲得一定程度的分類嵌套。以這種方式運行模型是否有效？
如果答案是肯定的 - 我們仍然想知道子級別之間的差異是什麼，因為如果我們有兩種具有不同時間表的藥物，我們獲得的類別的數值 HR 沒有多大意義。當然，這些都是基於所謂的「最佳實踐」而選擇的，但那完全是任意數據。
下一步，我們能否運行局部過濾器的 PH 模型，僅選擇非小細胞肺癌？
這樣我們就得到了我們真正感興趣的 HR 值（或者對於連續數據來說，是「回歸量的每單位變化」）：
希望這些假設是有意義的並且有人可以提供一些見解！:)
最好的祝愿，
康斯坦丁
附註：我們的存活數據來自小鼠體內研究。通常群體規模為 6-12 隻動物。使用 JMP18
也連結@Jonas_Rinne
我們可以在 JMP 中加入時間相關的協變數來以某種方式調整非比例性嗎？
JMP 目前不支援 Cox PH 模型的時間變協變數。您可以在此處要求此功能： JMP 願望清單 - JMP 使用者社群。
為了說明，我將：細胞類型分成：癌症類型只是為了獲得一定程度的分類嵌套。以這種方式運行模型是否有效？
將 B 嵌套在 A 中意味著您想要在 A 的每個層級中分別估計 B 的效應，但不估計 B 的主效應。 （使用嵌套的另一種情況是，嵌套因子的層級在各個群組之間具有相同的標籤，但其含義會根據群組而變化。請參閱此 JMP 範例： 嵌套主題範例。）
但是，對於此範例中的數據，嵌套不是必需的，因為小細胞類型病例與小癌症類型病例相同，而鱗狀細胞、腺癌和大細胞類型屬於非小癌症類型。您將從具有細胞類型和癌症類型的模型中獲得相同的結果，如下面的螢幕截圖所示：
下一步，我們能否運行局部過濾器的 PH 模型，僅選擇非小細胞肺癌？
是的，你可以；然而，這通常與在組合樣本上運行單一模型不同。典型的模型包括癌症類型和癌症類型作為主要影響因素以及交互項。然而，由於您的數據存在奇異性，因此無法估計模型。
