비례 위험 모형 적합 플랫폼의 추가 예
이 예에서는 효과와 수준이 여러 개인 데이터에 대해 비례 위험 모형을 사용합니다. 데이터는 랜덤화된 임상 시행에서 수집되었습니다. 여기에서는 수술이 불가능한 남성 폐암 환자들이 표준 또는 새로운(시험) 화학요법 치료를 받았습니다. 이 시행의 주요 관심사는 치료 유형이 생존 시간에 영향을 미치는지 평가하는 것이었습니다. 종양 유형(Cell Type)에 특별한 관심이 있습니다.
비례 위험 모형의 경우 공변량에 다음이 포함됩니다.
• 환자가 이전 치료를 받았는지 여부(Prior)
• 환자의 나이(Age)
• 폐암 진단을 받은 후 연구를 시작할 때까지의 시간(Diag Time)
• 일반적인 신체 건강 상태 측도(KPS)
Age, Diag Time 및 KPS는 연속형 측도이고 Cell Type, Treatment 및 Prior는 범주형(명목형) 변수입니다. Cell Type의 네 가지 명목형 수준에는 Adeno, Large, Small 및 Squamous가 포함됩니다.
이 예에서는 두 개 이상의 효과와 수준이 세 개 이상인 명목형 효과가 있는 모형에 대한 결과를 보여 줍니다. 또한 연속형 효과에 대한 위험 비율과 수준이 세 개 이상인 효과에 대한 위험 비율의 계산 예를 사용하여 위험 비율도 보여 줍니다.
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 VA Lung Cancer.jmp를 엽니다.
2. 분석 > 신뢰성 및 생존 > 비례 위험 모형 적합을 선택합니다.
3. Time을 사건 발생 시간으로 선택합니다.
4. censor를 중도절단으로 선택합니다.
5. Cell Type, Treatment, Prior, Age, Diag Time 및 KPS를 선택하고 추가를 클릭합니다.
6. 실행을 클릭합니다.
7. (선택 사항) "평균에서의 기준 생존율" 제목 표시줄의 표시 아이콘을 클릭하여 그림을 닫고 "효과 요약"의 표시 아이콘을 클릭하여 보고서를 닫습니다.
그림 17.5 여러 효과 및 수준이 있는 비례 위험 모형에 대한 보고서 창
결과에 대해 다음 사항에 유의하십시오.
• "전체 모형" 보고서에서 낮은 "Prob>Chisq" 값(<.0001)은 하나 이상의 효과가 모형에 포함될 때 생존 시간에 차이가 있음을 나타냅니다.
• "효과 가능도비 검정" 보고서에서 "Prob>ChiSq" 값은 KPS 및 하나 이상의 Cell Type 수준이 유의하다는 것을 나타냅니다. 그러나 Treatment, Prior, Age 및 Diag Time 효과는 유의하지 않습니다.
8. "비례 위험 적합"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 위험 비율을 선택합니다.
그림 17.6 위험 비율 보고서
여러 효과 및 여러 수준에 대한 위험 비율
Figure 17.6에서는 연속형 효과(Age, Diag Time, KPS)와 명목형 효과(Cell Type, Treatment, Prior)에 대한 위험 비율을 보여 줍니다. 설명을 위해 VA Lung Cancer.jmp 샘플 데이터의 연속형 효과 Age와 수준이 네 개인 명목형 효과(Cell Type)에 초점을 맞춥니다.
VA Lung Cancer.jmp 샘플 데이터에서 연속형 효과 Age의 단위 위험 비율은 다음과 같이 계산됩니다.
exp(b) = exp(-0.0085494) = 0.991487
VA Lung Cancer.jmp 샘플 데이터에서 연속형 효과 Age의 범위 위험 비율은 다음과 같이 계산됩니다.
exp[b(xmax - xmin)] = exp(-0.0085494 * 47) = 0.669099
명목형 효과 Cell Type의 경우 모든 수준 쌍이 계산되어 "Cell Type에 대한 위험 비율" 테이블에 표시됩니다. k수준 범주형 변수의 경우 k -1개의 설계 변수 또는 수준만 사용됩니다. "모수 추정값" 테이블에는 Cell Type의 네 개 수준 중 세 개 수준(Adeno, Large, Small)에 대해서만 모수 추정값이 표시됩니다. Squamous 수준은 표시되지 않지만 다른 추정값의 음의 합계로 계산됩니다. 다음은 Cell Type에 대한 위험 비율을 계산하는 두 가지 예입니다.
Large/Adeno = exp(bLarge)/exp(bAdeno) = exp(-0.2114757)/exp(0.57719588) = 0.4544481
Squamous/Adeno = exp[-(bAdeno + bLarge + bSmall)]/exp(bAdeno)
= exp[-(0.57719588 + (-0.2114757) + 0.24538322)]/exp(0.57719588) = 0.3047391
역수는 1/위험 비율 값을 표시합니다.