비례 위험 모형 적합 플랫폼의 예
이 예에서는 수준이 두 개인 하나의 명목형 효과를 보여 줍니다. 효과와 수준을 여러 개 사용하는 예는 비례 위험 모형 적합 플랫폼의 추가 예에서 확인하십시오.
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Rats.jmp를 엽니다.
2. 분석 > 신뢰성 및 생존 > 비례 위험 모형 적합을 선택합니다.
3. days를 선택하고 사건 발생 시간을 클릭합니다.
4. Censor를 선택하고 중도절단을 클릭합니다.
5. Group을 선택하고 추가를 클릭합니다.
6. 실행을 클릭합니다.
그림 17.2 Rats.jmp 데이터에 대한 비례 위험 적합 보고서
Rats.jmp 데이터에는 두 개의 그룹만 있습니다. 따라서 "모수 추정값" 보고서에서 0을 포함하지 않는 신뢰 구간은 유의 수준에서 그룹 간에 유의한 차이를 나타냅니다. 또한 "효과 가능도비 검정" 보고서에서 "전체 모형 검정" 테이블에 표시된 그룹 간의 차이가 없다는 귀무가설 검정은 Group에 대한 회귀 계수가 0이라는 귀무가설과 동일합니다.
수준이 두 개인 하나의 명목형 효과에 대한 위험 비율
효과에 대한 위험 비율을 표시하려면 빨간색 삼각형 메뉴에서 위험 비율 옵션을 선택합니다. 이 예에서는 효과가 하나만 있고 해당 효과의 수준이 두 개뿐입니다. Group 2의 위험 비율이 Group 1과 비교되며 "Group에 대한 위험 비율" 보고서에 나타납니다. 자세한 내용은 Figure 17.3에서 확인하십시오. 이 테이블의 위험 비율은 Group 2에 대한 모수 추정값의 지수를 계산한 후 Group 1에 대한 모수 추정값의 지수로 나누어 결정됩니다.
다음 사항에 유의하십시오.
• Group 1 모수 추정값은 "모수 추정값" 테이블에 나타납니다(Figure 17.2).
• Group 2 모수 추정값은 Group 1 모수 추정값에 대해 음수 값을 취하여 계산됩니다.
• 역수는 1/위험 비율 값을 표시합니다.
팁: 역수 값을 보려면 "위험 비율" 보고서에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 열 > 역수를 선택합니다.
이 예에서 Group2/Group1의 위험 비율은 다음과 같이 계산됩니다.
exp[-(-0.2979479)]/exp(-0.2979479) = 1.8146558
이 위험 비율 값은 Group 2의 사망 위험이 Group 1의 1.81배임을 나타냅니다.
그림 17.3 Group에 대한 위험 비율 테이블
여러 효과 또는 수준이 세 개 이상인 범주형 효과가 있는 경우 위험 비율을 계산하는 방법에 대한 자세한 내용은 여러 효과 및 여러 수준에 대한 위험 비율에서 확인하십시오.