No.10775 Re: 多変量解析について 【青木繁伸】 2009/09/01(Tue) 22:49
> 治療法：A，B，Cと三値を取るものなどを混在して解析をしました。Stat Viewを用いて解析したところ，それぞれA，B，Cにp値が求められ，0.05，0.03，0.07となりました
本当に，A,B,C の三つに P 値が出ましたか？2つにしか出ないと思いますけどね？> set.seed(123)
> n <- 1000
> d <- data.frame(time=dexp(n), status=sample(0:1, n, replace=TRUE, prob=c(0.8, 0.2)), x1=sample(c("m", "f"), n, replace=TRUE), x2=sample(letters[1:3], n , replace=TRUE))
> library(survival)
> a <- coxph(Surv(time, status)~x1+x2, data=d)
> summary(a)
Call:
coxph(formula = Surv(time, status) ~ x1 + x2, data = d)
n= 1000
coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|)
x1m 0.1300 1.1389 0.1425 0.913 0.3614
x2b -0.0803 0.9228 0.1858 -0.432 0.6655
x2c 0.2827 1.3268 0.1674 1.689 0.0912 .
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95
x1m 1.1389 0.8781 0.8614 1.506
x2b 0.9228 1.0836 0.6412 1.328
x2c 1.3267 0.7537 0.9557 1.842
Rsquare= 0.006 (max possible= 0.932 )
Likelihood ratio test= 5.7 on 3 df, p=0.1271
Wald test = 5.78 on 3 df, p=0.1227
Score (logrank) test = 5.83 on 3 df, p=0.1204
Stat View はもう追試ができない環境がドンドン増えているのではないですかね。
No.10782 Re: 多変量解析について 【青木繁伸】 2009/09/02(Wed) 13:29
Stat View では，カテゴリー変数から生成されるダミー変数のうち（デフォルトでは？）最後のダミー変数がベースラインとされる。
あなたの結果で，治療は赤で示したように C が除かれている。
性別は M が除かれている（アルファベット順なので，女，男の順になっているのだ）。
> A，B，Cにp値が求められ，0.05，0.03，0.07となりました
という記述が間違っているという指摘であったので，
> p値は治療のランダと，0.602と0.4957と0.204の3つ出ています。ただ，治療Cという項目が表示されません。
というのは，解釈が間違えている。
治療の行に示されているのは，治療をひとまとめにしたとき，全体の P 値。
> 治療Cを基準として(係数1），それと比較して，C対Aでは0.4957，C対Bは0.204という意味なのでしょうか
ベースラインの"係数"は 1 ではなく 0。Exp(係数)が 1。
R での結果は以下の通り（なお，打ち切りは censor なので注意）> a <- coxph(Surv(OS, Cencer)~因子1+治療+性別, data=d)
> summary(a)
Call:
coxph(formula = Surv(OS, Cencer) ~ 因子1 + 治療 + 性別,
data = d)
n= 20
coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|)
因子1X -2.50944 0.08131 1.32649 -1.892 0.0585 .
治療A 0.40293 1.49621 0.59143 0.681 0.4957
治療B -3.89876 0.02027 1.68160 -2.318 0.0204 *
性別F -2.62478 0.07246 1.20856 -2.172 0.0299 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95
因子1X 0.08131 12.2981 0.0060402 1.0946
治療A 1.49621 0.6684 0.4694247 4.7689
治療B 0.02027 49.3415 0.0007506 0.5472
性別F 0.07246 13.8016 0.0067818 0.7741
Rsquare= 0.373 (max possible= 0.978 )
Likelihood ratio test= 9.34 on 4 df, p=0.05324
Wald test = 6.15 on 4 df, p=0.1880
Score (logrank) test = 7.88 on 4 df, p=0.09624
