Анализ данных типа времени жизни, некоторые практические вопросы Опции

[Игорь]

При анализе данных типа времени жизни возникает необходимость расчета дисперсии функции выживания. Она необходима для расчета ДИ.

На с. 238 книги "Эпидемиология" Власов приводит результаты, рассчитанные программой STATISTICA. Результаты вызывают сомнение (почему стандартная ошибка так растет к концу интервала - это не подтверждают расчеты). К тому же Власов дает ссылку на свою же формулу, представляющую собой просто дисперсию доли. Расчет именно по данной формуле практически не имеет ничего общего с приведенным листингом.

С другой стороны, Кокс в книге "Анализ данных типа времени жизни" на с. 53 дает формулу Гринвуда, расчет по которой просто не получается. По другой из формул (4.6, там же) результат выглядит правдоподобным, но отличается от результатов Власова.

Во-вторых, для ДИ Кокс приводит формулу, в которой фигурирует стандартное отклонение, а не стандартная ошибка. Если произвести вычисление по данной формуле, ДИ просто не получаются разумными.

Итак, вопрос. Как считать дисперсию и ДИ функции выживания?

[DrgLena]

Фрагмент начала таблицы:
Kaplan-Meier (Product-limit) analysis.Note: Censored cases are marked with +
Case Number Time Cumulatv Survival Standard Error
1 1+ 3.0667
2 2+ 3.0667
3 3+ 3.1000
4 4 3.2000 0.998906 0.001093
5 5+ 3.3333
6 6+ 3.5000
7 7 3.5667 0.997809 0.001547

Начиная с первого события (умер 4 больной), ошибка считается по той же формуле Гринвуда:
s.e.=0.998906*sqrt(1/(917*(917-1)))
дальше, для больного 7 (второй умерший), появляется еще одно слагаемое под корнем, и т.д. Ошибка растет не в конце интервала, а в конце наблюдения.
Все программы дают в этом модуле именно стандартную ошибку и она совпадает с посчитанной руками по формуле Гринвуда. Подробно и ясно написано у Стентона Гланца, стр 382-383. Таблица расползается, но ясно, что в последней колонке s.e.

Сообщение отредактировал DrgLena - 12.12.2008 - 22:18