Почему у приема внутрь молока и водки разные p последствия? Не потому ли, что производятся они с разными целями? ROC ищет связь между предиктором и фактом наличия или отсутствия исхода (независимо от времени до исхода), регрессия Кокса - между предиктором и временем до исхода. Если в вашем исследовании, например, все крысы издохли, независимо от уровня чего-то там в крови, то сигнала Вы в ROC не найдете. Но если одни крысы издохли раньше других, и этот срок зависел от уровня чего-то там, то модель Кокса будет значима (если мощности хватит). Так что ответ на Ваш вопрос должен быть очевиден любому, кто хотя бы немного в теме медицинской статистики, потому как оба метода входят в ее стандартный арсенал. Отсюда, а еще из используемой Вами странной терминологии, вытекает вопрос куда более значимый: почему исследователь обратиться за статистическим анализом именно к Вам, а не к специалистам (не сочтите за рекламу некоего известного тут "продуктивного аналитика"). Просто каждый должен заниматься тем делом, которым умеет (а если не умеет, но желает, - предварительно потратить серьезные усилия на обучение). Если пациент с острым аппендицитом ляжет на операцию к наикрутейшему автомеханику, то, боюсь, все закончится трагично, независимо от того, на скольких медицинских форумах этот автомеханик проконсультируется накануне операции. Вред от некомпетентного статистического анализа медицинских данных на первый взгляд не столь очевиден, но только на первый взгляд...

Недостаточная и противоречивая информация - отсюда и повод для шуток. Опишите Ваши данные (естественно, без раскрытия конфиденциальных сведений) и сообщите, какой результат Вы хотите получить. Только после этого можно предложить метод решения и, возможно, программное обеспечение.

Если рок-анализ не дает желаемого результата, попробуйте поп-анализ Ну и, вообще, в кнопочных программах статанализа много разных кнопочек, если их жать поочередно, рано или поздно вожделенное p<0,05 таки появится!

Слабо представляю, как Вы умудрились cкормить одни и те же данные регрессии Кокса и ROC, поскольку первая оперирует количественной зависимой переменной (сроком до исхода), а вторая - качественной (например, определенный исход есть и ли нет).