No.08161　Cox regressionモデルについて　　【AC】　2008/11/05(Wed) 20:27

いつも参考にさせていただいてます。
生存率とそれに影響する要因に関する解析をやっています。添付のデータを，Rを使ってCox regression analysisをやってみました。要因F1とF2だけでやると，F1・F2共に生存日数とは関係ないと出ます。
foo.cox2<-coxph( Surv(Time, Status) ~ F1 + F2, data=FOO)
summary(foo.cox2)

        coef exp(coef) se(coef)      z    p
F1  0.000178     1.000 0.000344  0.516 0.61
F2 -0.002140     0.998 0.002821 -0.759 0.45
で，3つめの要因として，要因F1をある閾値（この場合2600）で分けグループ分け(High/Low)して，これを加えて同様にすると，先ほど有意差が出なかったF1でも有意差が出ます。
           coef exp(coef) se(coef)      z      p
F1     0.001062      1.00 0.000436  2.435 0.0150
F2    -0.000556      1.00 0.002790 -0.199 0.8400
F3F1L  3.627250     37.61 1.266736  2.863 0.0042
Cox モデルでは，他の要因が別の強い要因に影響されるという記述があったのですが，この場合は，どう解釈すればよいのでしょうか？　気持ちとしては，要因F1 が生存に何か関係しているというのを言いたいのですが。そもそも要因F1から，別の要因F3を作ったのが問題なのでしょうか。ご指摘いただければと思いま す。

添付データがアップロード出来ないので，ここに貼り付けておきます。
ID	Status	Time	F1	F2	F3
id01	1	68 	1542 	247 	F1L
id02	1	83 	1676 	149 	F1L
id03	1	124 	1775 	196 	F1L
id04	1	101 	1802 	258 	F1L
id05	1	57 	2253 	274 	F1L
id06	1	93 	2394 	402 	F1L
id07	1	103 	2426 	278 	F1L
id08	1	68 	2572 	580 	F1L
id09	0	180 	2745 	263 	F1H
id10	0	193 	2801 	452 	F1H
id11	0	186 	2962 	307 	F1H
id12	0	235 	3074 	377 	F1H
id13	0	148 	3462 	362 	F1H
id14	0	173 	3492 	436 	F1H
id15	1	83 	3593 	404 	F1H
id16	0	298 	3947 	793 	F1H
id17	1	83 	4519 	661 	F1H
id18	0	312 	4650 	606 	F1H
id19	1	54 	4652 	418 	F1H
id20	1	83 	5383 	532 	F1H
id21	1	110 	5640 	519 	F1H
id22	1	83 	5643 	487 	F1H
No.08172　Re: Cox regressionモデルについて　　【青木繁伸】　2008/11/06(Thu) 17:45

ある変数と，その変数をある値で区切った2値データを同時にモデルに組み込むというのは，「あこぎ」ですね (^_^;)これが許されるなら，もう一個，更に2個と，区切り位置と区分数を変えた変数をどんどんモデルに組み込んでもおーけーということになりません か（なりますよ）。
それと，なぜ2600で分けたんでしょう。F1 のメディアン 3018 で分けたとしたら，
                         coef exp(coef) se(coef)      z    p
F1                   0.000357     1.000 0.000408  0.875 0.38
F2                  -0.001587     0.998 0.002847 -0.557 0.58
F1 < median(F1)TRUE  0.708764     2.031 0.940255  0.754 0.45
となりどれも有意な係数ではなくなりますよ。つまり，有意になったのは，たまたまであったと。とにかくデータが少ないですから，ちょっとしたさじ加減で色々な結果が出てしまうのでしょう。よい結果が出るように分割点を探索するのはよくないこととされています。

いずれにせよ，繰り返しになりますが，同じ変数を手を変え品を変えて同時にモデルに取り込むのはよくないですよ，ということで。
No.08174　Re: Cox regressionモデルについて　　【AC】　2008/11/06(Thu) 18:51

ご返答ありがとうございます。やはり，そうですよね。データは実際には，もっと多いのですが，それでもCox解析には厳しいです。

>それと，なぜ2600で分けたんでしょう。F1 のメディアン 3018 で分けたとしたら，

こ れは，前任者によるもので，そこで分けるとKaplan-MeierでのLog-rank Pが一番低く出るからということで，そういう設定でした（恣意的だなとは思いましたが）。最新の生存日数で，再解析してくれと言われたのですが，Nが少な いこともあり，お手上げ状態ですが，仕方ないですね。言い訳がましくなってしまいました。すみません。

● 「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 042 の目次へジャンプ
● 「統計学関連なんでもあり」の目次へジャンプ
● 直前のページへ戻る