Регрессия Кокса Опции

[Alex_Z]

Немного запутался. Подскажите, пожалуйста.

Есть две группы больных. Основная и сравнения. Для обеих групп определяю факторы риска смерти по методу регрессии Кокса. Получаю коэффициент регресии и его ст.ошибку, хи-квадрат, р-значение, отношение шансов и 95%. Так вот, в основной группе фактором риска является высеваемая флора (метод высоко эффективен при грамотрицательной флоре) - это закономерно и ожидаемо. Больных с грамотрицательной флорой умерло на самом деле меньше. В группе сравнения летальность при грам-, грам+, грам+/- примерно одинаковая и флора фактором риска не является. Могу ли я сказать, что у больных основной группы достоверно снизилась вероятность умереть при грам- сепсисе? Как выразить это численно?

2. Еще вопрос по регрессии. Можно ли одновременно задавать в качестве предикторных переменных переменные, которые тесно коррелируют между собой. Как я понял из литературы - это крайне нежелательно. А что тогда делать? Просто у меня в анализе выжимаемости регрессией Кокса факторами риска являются как локализация первичного очага, так и высеваемая микрофлора. Разумеется, часто (хоть и не всегда) определенной локализации процесса соответвует определенная конкретная микрофлора. Что более важно и удобно с клинической точки зрения - флора или локализация - сказать сложно. У меня четыре градации признака "локализация" и три градации признака "флора". Что делать? Использовать простой регрессионный анализ отдельно для каждого фактора?

Сообщение отредактировал Alex_Z - 10.01.2012 - 00:48

[Игорь]

Немного запутался. Подскажите, пожалуйста.

Есть две группы больных. Основная и сравнения. Для обеих групп определяю факторы риска смерти по методу регрессии Кокса.

Очевидно, имеется в виду модель пропорциональных рисков Кокса. Возьмите модуль анализа выживаемости и анализа данных типа времени жизни Survival Analysis программного обеспечения AtteStat. Там сделан подробный обзор и дается возможность расчета. Правда, работает только под Windows (версия для современных операционных систем появится еще не скоро).

[DrgLena]

Прежде чем пользоваться любой программой, нужно понимать принцип метода и особенности работы с переменными разного типа.

Для того, чтобы понять как логистическая или кокс регрессия работает с категориальными переменными, поймите сначала что такое относительный риск, грибы есть (1), грибов нет (0). Как вы трактуете коэффициент? Что значит 1,521? А теперь посмотрите, как программа предложила вам закодировать имеющиеся локализации, в отчете этого модуля есть такая табличка, а не только та, что вы привели. Коэффициенты будут зависеть от выбора, который вы сделаете при работе с категориальными переменными.

А что AtteStat предлагает для номинальных переменных, нужно предварительно создать бинарные для каждой категории локализации? Или все же предикторы могут быть только количественными?