「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 046

No.20311　コックス回帰の傾向性の検定について　　【ねじきん】　2013/10/16(Wed) 15:33

コックス回帰分析で疾患の発生について調べています。

たとえば，体重が軽い順の1～5のグループで，疾患Aの発生のハザード比が次のようになった場合について教えてください。

グループ　　　　　　ハザード比
1：体重最も軽い　　1.0（コントロール）
2　　　　　　　　　1.5
3　　　　　　　　　1.8
4　　　　　　　　　1.9
5：体重最も重い　　2.1

このような場合，線形増加の関係があると考えられるのですが，その検定結果（p for trend）を記載したいと考えています。

その場合，体重の重さを示すグループの変数（1～5）をカテゴリーとしてではなく，数値（1～5のまま）でモデル式に投入して，カテゴリーが1増える時のハザード比の有意性を見て傾向性の検定結果としてよいでしょうか？

線形関係なので，これでよいような気もするのですが，理解が間違っている気もします。

統計ソフトはSPSSを使用しています。
COX回帰についての傾向性の検定についていろいろ調べてみましたがわからず，ここに質問させていただきます。

よろしくお願いします。

No.20312　Re: コックス回帰の傾向性の検定について　　【青木繁伸】　2013/10/16(Wed) 15:47

> 体重の重さを示すグループの変数（1～5）をカテゴリーとしてではなく，数値（1～5のまま）でモデル式に投入して，カテゴリーが1増える時のハザード比の有意性を見て傾向性の検定結果としてよいでしょうか？

よいとは思えませんが？
しょせん，順序尺度変数なので，1, 2, 3, 4, 5 を間隔尺度として使ってよいという理由を挙げないといけません。
1, 2, 3, 4, 5 ではなく，たとえば，1, 5, 10, 25, 100 を与えたらどうかという意見があった場合，反対理由を挙げられますか？

そもそもグループ分けなどは不要で，体重そのものを使って分析を行い，体重が1キロ増えるとハザード比がどうなるかをみれば何の問題もないのでは？

No.20313　Re: コックス回帰の傾向性の検定について　　【ねじきん】　2013/10/16(Wed) 15:58

青木先生

返信ありがとうございます。

先生のご指摘を受けて確かに間隔尺度として1,2,3,4,5を与えることに説明を求められた場合に答えられないと思いました。

体重のカテゴリ化を5分位にしているのですが，1分位上がった時のハザード比とする場合には，1,2,3,4,5の間隔尺度で解析してもよいと考えています。
ですが，この方法は，よく論文で見るp for trendの解析とは違いますか？
p for trendの検定は何か特別な方法があるのでしょうか？

先生のご指摘どおり1キロ増える時のハザード比で検討するのがよいとおもいますが，分布を見てみると体重が重い人がいるので（右に裾を引く分布），その影響を少なくするためにカテゴリー化しています。

No.20314　Re: コックス回帰の傾向性の検定について　　【青木繁伸】　2013/10/16(Wed) 16:24

> 体重のカテゴリ化を5分位にしているのですが

5分位？どのようにカテゴリー化しているのですか？
カテゴリー化によっては同じ1分位の違いと（平均？）体重の違いが1：1に対応しないこともあるでしょう。

> 分布を見てみると体重が重い人がいるので（右に裾を引く分布），その影響を少なくするためにカテゴリー化しています。

ということが，それを暗示していますけど。「その影響を少なくする」というのが客観的に行われているか疑問に思います。

No.20315　Re: コックス回帰の傾向性の検定について　　【ねじきん】　2013/10/16(Wed) 17:20

青木先生

返信ありがとうございます。

先生のご指摘の通りです。

線形関係を言いたいときにカテゴリ化することに無理があると感じました。
連続変数（体重そのままの値）で検討してみます。

ご指摘，ご助言ありがとうございました。

大変参考になりました。