Регрессионный анализ Кокса. Как работать с количественными переменными? Опции

[EkaterinaN]

Доброй ночи. Подскажите, пожалуйста, для включения в однофакторный регрессионный анализ Кокса количественной переменной с целью изучения влияния на исход (выборка=229 больных, из них 15 больных с исходом), как лучше поступить:
1. Преобразовать в дихотомическую, используя медиану;
2. Преобразовать в дихотомическую, используя общепринятый cut-off;
3. Преобразовать в дихотомическую, используя cut-off, полученный с помощью ROC-анализа (практически не используется в исследованиях по моей специальности)
3. Провести однофакторный и многофакторный (в случае достоверного влияния) анализы используя количественный ряд и далее определить cut-off:
- с помощью ROC-кривой (также, мало где видела);
- использовать медиану для преобразования в дихотомическую и повторить многофакторный анализ (встречается в других работах)?

Сообщение отредактировал EkaterinaN - 22.04.2020 - 02:00

[ИНО]

Игорь, не плодите лишние сущности: модель пропорциональных рисков Кокса и регрессия Кокса - общепринятые синонимы. А "любая из регрессий, применяемых в анализе данных типа времени жизни и удовлетворительно описывающая эти данные" может и не иметь никакого отношения к Коксу - незачем еще больше запутывать человека, который и без того заблудился трех соснах.

[Игорь]

Как говорится, есть один нюанс...
Регрессия Кокса - это h = h0 * на что-то там и т.д. А модель пропорциональных (т.е. пропорция - в неадекватном переводе с иностранного - когда одно делится на другое) рисков Кокса - это h/h0, т.е. отношение рисков. Да, кстати, в модели Кокса, если нужно только знать изменение риска при изменении каких-либо параметров (например, как влияет наличие вредных факторов: курение, алкоголизм, ресурсы Интернет вместо оригинальных источников), регрессия h0 может не оцениваться.

Сообщение отредактировал Игорь - 3.11.2022 - 20:04