안녕하세요!
JMP Pro 18에서 생존 데이터를 이용해 중재 분석을 어떻게 구축할 수 있는지 궁금합니다. SEM을 사용하여 X(연속형) 변인이 치료(이진형)와 치료 후 금단 기간(생존 변인) 간의 관계를 중재하는지 검정하려고 합니다.
미리 감사드립니다.
안녕하세요 @Pau_lina 님 ,
SEM 플랫폼을 사용하면 잠재 변수(LV) 유무에 관계없이 매개 모델을 지정할 수 있습니다. 잠재 변수가 없는 경우, 이 링크 의 2분짜리 동영상에서 모델 바로가기 메뉴를 사용하여 모델을 지정하는 방법을 확인할 수 있습니다. 잠재 변수가 있는 경우, 시작 목록과 종료 목록을 사용하여 모델을 지정해야 합니다(즉, 잠재 변수를 먼저 지정한 다음 단일 및 양방향 화살표 버튼을 사용하여 연결합니다). 기본 빨간색 삼각형 메뉴에는 간접 효과에 대한 편향 보정된 신뢰 구간을 얻을 수 있는 "추론 > 부트스트랩" 옵션이 있습니다. 이는 모델별 빨간색 삼각형 메뉴에서 제공하는 간접 효과 및 총 효과(델타 방법을 사용하는 표준 오차 포함)와는 별개입니다. 또한, 예측 변수와 매개 변수 간의 상호작용(일명 "인과 매개")을 검정하는 데 관심이 있다면, 이 목적으로 개발된 멋진 추가 기능 을 활용할 수 있습니다. 이 추가 기능은 다른 유용한 출력 외에도 상호작용(상호 작용이 중요한 경우)을 조사하기 위해 매우 훌륭한 존슨-네이만 플롯을 생성합니다.
핵심 문제는 이벤트 발생 시간(Time-to-Event) 결과를 모델링하는 것입니다. 한 가지 방법은 결과의 로그를 취하는 새 변수를 생성하는 것입니다(데이터 테이블에서 열 헤더를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 새 수식 열 > 로그로 이동). 그런 다음 SEM 플랫폼에서 해당 변수를 사용하는 것입니다. 이는 결과의 로그 정규 분포를 가정하고 가속 수명 시험을 사용하는 것과 유사합니다. 아직 이벤트 발생 시간(Time-to-Event) 데이터를 특별히 처리할 방법이 없기 때문에 SEM 플랫폼을 사용할 수도 있습니다.
으악!
~로라
