• 締切済み

比例ハザードモデルでの生存分析

Stat Viewという統計処理ソフトを使用していますが、このなかで比例ハザードモデルをもちいて生存分析をしたときの、次の意味の解釈がわかりません。 Wald検定、スコア検定、尤度比検定という3つの検定に対してそれぞれＰ値が計算されますが、それぞれどのような意味の違いがあるのでしょうか。 また選択した共変量のそれぞれに対して、カイ二乗値、９５％の下側、上側信頼区間という値が計算されますが、これらはどのような意味を持っているのでしょうか。 複数の共変量の中から生存に関与が高いものを複数個選び出したいのですが、関与が高そうなものから順々に共変量に加えていくと、一度Ｐ値が0.05未満であったものが、共変量の数が増えるにつれてＰ値が上昇して有意差がなくなったりしますが、適切な共変量の選び方というものがありますでしょうか。よろしくお願いします。

みんなの回答

noname#8027
noname#8027
回答No.1

コメントがつかないようですね。 StatView 比例ハザードということは、医療系の研究でしょうか？ 以下で質問してみてはどうでしょうか？ http://hpmboard3.nifty.com/cgi-bin/bbs_by_date.cgi?user_id=NCD01156 主催の青木先生 http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/ は、社会情報学部の先生ではありますが、専門を疫学とされていますので、ここで質問するより、適切なメッセージがいただけると思います。

参考URL：
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/mb-arc/arc024/229.html
annessa
質問者

お礼

大変役に立つホームページを紹介していただきありがとうございました。

  1. カテゴリ
  2. 学問・教育
  3. 数学・算数

関連するQ&A

  • 比例ハザードモデルの結果の解釈について

    比例ハザードモデルの結果についてお伺いします。 医学系の研究で、ある癌の予後因子について調査しています。ある癌は組織学的にAというタイプとBというタイプがあり、さらに腫瘍の大きさ（20mm以上か20mm未満か）、 深達度、リンパ節転移、脈管浸潤、神経周囲浸潤、などの評価項目を設定しました。 これらはすべてAというタイプが（Bに比べて）、腫瘍は大きい方が（20mm以上）、深達度は深い方が、リンパ節転移や脈管浸潤、神経周囲浸潤は陽性のほうが有意に予後が悪いことがlog rank testで判明しています。 これらの項目を共変量として統計ソフトStatViewを用いて比例ハザードモデルで予後因子の検討を行いました。そうしたところ、リンパ節転移陽性と脈管浸潤陽性に関してはp<0.05でハザード比がそれぞれ1より大きい数値となり、有意な予後因子となることがわかりました。しかしながら組織のタイプがAであることは（Bであることに比べて）p<0.05なのですが、ハザード比が1より小さい（係数がマイナス）値になってしまいました。 単変量で検討したときはAの方が有意に予後が悪いにも関わらず、多変量（比例ハザードモデル）では（ハザード比が1より小さい）予後良好の因子となることはあるのでしょうか？有意差がないというのならわかるのですが…。 比例ハザードモデルについて勉強不足のためこのような疑問がわくのかもしれませんが、この結果の解釈につきましてどなたか教えていただけると大変助かります。 よろしくお願いいたします。

  • 重回帰分析かロジスティク分析か？

    多変量解析で、教えてください。 20人のケースで、Xという現象がー100～100％の幅で、増減したとして、事象A,B,C,D.E.Fが関与しているかどうかを調べるとします。 それぞれが、それぞれA～Fの現象と、変動率を散布図にて、表示すると、A,B.Cで相関があり、相関係数は R=±0．4～0．7でした。D,E.Fは、r=0.2以下でした。 単回帰分析をすると、要因A,B,Cでの回帰式は、有意とされました。A,B.Cの要因がどの程度のつよさで、Xという現象に関与しているかを調べる必要があるとすると、多変量解析をする必要があると思いますが、 その方法論として、X現象に対する重回帰分析が良いのか、X現象が増加するか、減少するかという現象に置き換えて、ロジスティク回帰分析の方が良いでしょうか？ それとも、症例数から言うと多変量解析は無意味でしょうか？ また、もし重回帰分析、ロジスティク回帰するとすると、A～F全て組み込むのか、単回帰で、有意だったA～Cだけで良いのでしょうか？ 見よう見まねで、A～Cだけで重回帰すると、分散分析ではすべて有意でしたが、回帰式では、A,Bの組み合わせでは、A、B共に有意、A～Cの組み合わせだと、Aだけ有意とでました。この所見の記載として、 単変量解析では、A,B,Cが有意だったが、多変量解析では、Aのみが有意であるとして良いのでしょうか？

  • 二つの母比率の差の検定について

    現在、二つの母比率の差の検定について行っています。 その結果は、「有意性が出なかった（P>0.05）」 もし、消極的に少なくとも「差がない」と言いたい場合 どうしたらよろしいでしょうか。 カイ二乗検定とフィッシャーの正確確率検定を両方とも行ったが 有意性が出なかった。 その上に、「カイ二乗区間推定」を行ったらっというアドバイスを頂いたが、その意味はわかりません。 アドバイスをよろしくお願いいたします。

  • 質問紙のデータ分析について　カイ二乗？　正確確率？　Q？

    質問紙の検定で何を使えばよいのか困っています。 ご指導お願いいたします。 複数回答の質問形式なのですが，それぞれについて５つのグループ間で有意差があるかどうかを検定したいと思っております。 無制限質問形式なので，二項選択にてそれぞれ検定を行うつもりです。 検定法として，カイ二乗検定，フィッシャーの正確確率検定を考えたのですが，質問によっては度数が5以下のものもありますので，すべてにカイ二乗検定が使えるとはいえません。 かといって，正確確率検定も分割表が5×2になってしまうので使えない気がします。L×M分割表でやってみたのですが，結局カイ二乗ですし，残差分析についても二項選択で独立ではないので意味があるのかどうか。。。 そんなときに，先行研究で無制限質問形式・２グループ間の有意差の検定で，Q検定を使っているものがありまして，さらに混乱してしまいました。 統計の解説書や統計に関連したwebで，できる範囲で調べてみたのですが，どうにも判断しかねます。 どうかどうかご指導のほどよろしくお願いいたします。

  • 回帰分析と分散分析

    多変量解析の本を読んでおります。 記述に違和感（誤植）があったので、質問させていただきました。 疑問点は、回帰分析と分散分析のページ（p.111）です。以下原文より引用。 　有意Fに書かれた値が0.05より小さくなる場合には、5％の確率でしか起こらないようなことが起こったとして、帰無仮説を否定します。この場合、「帰無仮説」は、「回帰分析があてはまらない」でしたから、これを否定するということは「回帰分析があてはまる」となります（厳密には「回帰分析が当てはまらないことはない」）。 　有意Fに書かれた値が0.05より小さくなる場合には、「回帰分析が当てはまらない」という帰無仮説は採択されます。 　このような検定の考え方で、有意Fの欄の値をαとするとき、 α＞0.05　回帰直線は却下 α＜0.05　回帰直線は採用 　質問は２段落目の「有意Fに書かれた値が0.05より小さくなる場合には、「回帰分析が当てはまらない」という帰無仮説は採択されます。」の「帰無仮説は採択されます」の部分です。これは、「帰無仮説は棄却されます」ではないでしょうか。つまり、有意Fが0.05より小さい場合は、帰無仮説を棄却して、対立仮説を採択するという判断をするのではないでしょうか。私の考え方は間違っていますか。 出版社の訂正表にはこの部分に関しての訂正はありませんでした。 よろしくお願いします。 引用 意味がわかる多変量解析　石井俊全　ベレ出版　２０１４

  • χ2（カイ２乗）検定とフィッシャーの直接確率検定

    統計学の素人です。 医学の臨床試験のデータに、p値についてχ2（カイ２乗）検定とフィッシャーの直接確率検定のふたつが記載してありました。 p値＜0.05で有意差がある、と聞いていますが、上記のふたつの検定方法では、ともにp値＜0.05で有意差あり、と考えてよいのでしょうか？ それとも検定方法によって異なるのでしょうか。 ネットで調べてみたのですが、難しくてわかりませんでした。 上記のふたつにつきまして、どのような値で有意差ありになるのか教えていただけますとたいへん助かります。よろしくお願いいたします。

  • カイ二乗分布のパーセント点について

    母分散の区間推定などにカイ二乗分布を使うときに たとえば有意水準5％で推定するときに両側検定をすると カイ二乗分布表の上側確率0.025％の部分と0.975％の部分を見ることになりますよね。 そのとき、0.025％の部分のカイ二乗値から0.975％の部分を計算することはできるのでしょうか。 たとえば、Ｆ値の場合Ｆ（0.975）＝１／Ｆ（0.025）の関係があるようにカイ二乗値にも右側と左側で関係性があるのかどうかということです。 うまく説明ができていないかもしれませんが、ご解答いただければ幸いです。

  • SPSS出力の「Boxの共分散行列の等質性の検定」と「Leveneの誤差分散の等質性検定」について

    １．SPSSで多変量分散分析を行いましたところ、「Boxの共分散行列の等質性の検定」が有意になってしまいました。調べたところ、共分散行列の等質性は多変量分散分析を行う場合の前提条件のひとつであるということまではわかったのですが、その条件が整わない場合にどのような検定手法をとるべきなのかということがわかりませんでした。 ２．上記に加えまして、「Leveneの誤差分散の等質性検定」でもいくつかの項目が有意な結果となりました（この場合、複数の独立変数を想定したノンパラメトリック検定を行うのでしょうか？） 以上の２点を考慮した場合、どのような検定手法をとることになるのでしょうか？ ぜひよろしくお願いします。

  • 統計学の適合度検定についての質問です

    統計学初心者です。 観測度数が理論度数の誤差の範囲内かどうかを調べたいのですがどうしたらいいでしょうか？ 適当な数値ですが、画像データのAの実測度数が理論度数の誤差の範囲内かどうかを検定するための具体的な計算方法を教えてください。 有意水準は5％、カイ二乗分布 カイ二乗検定で”全体”の検定は x^2=(60-50)^2/50+(20-30)^2/30+・・・+(2-1)^2/1 =6.8444・・・ となり、自由度4のカイ二乗分布、有意水準5％が9.49なので x^2<9.49 有意差はない（誤差の範囲内） というのでまずは合ってますでしょうか？ 次にAのみの観測度数と理論度数を検定（誤差の範囲内かどうかを知りたい）したいのですが、 x^2=(60-50)^2/50+(40-50)^2/50 =4 自由度2-1=1のカイ二乗分布、有意水準5％が3.84なので x^2>3.84 有意差はあり（誤差の範囲外） AとB～Eの2個に分けて計算してみましたが、そもそもこの方法が合っているのかどうか分かりません。 アドバイスよろしくお願いします。

  • カイ２乗検定の使い方とp値について

    アンケートを行いました。 結果の考察を行うにあたり、カイ２乗検定で優位差が認められるかを知りたいと思っています。 SPSSやエクセルでカイ２乗検定をしたところ、spssの場合「漸次有意確率（両側）」に「8.89E-13」や「5.964E-27」、エクセルの場合「p値」に「7.15688E-05」などアルファベットの入った数値が出てくることが多かったです。5％や1％水準で有意差が認められるかどうかを知りたかったのですが、この数値の意味が分かりません。 この様な数値が出てくるということは、どこかがおかしいのでしょうか？ p値がおかしいこともあって、そもそもカイ２乗検定でよいのかが不安になりました。 「成績」と「開始時期」で、「開始時期が早いほど成績がよい」といったようなことが見たいと思っています。 成績は11項目、開始時期は12項目あります。SPSSで集計結果のクロス集計表を作るときにカイ２乗検定も行ったところ、値が350.994、自由度が110、確率（両側）が5.964E-27でした。 「開始時期が早いほど成績がよい」という結論を導き出したいのですが、この場合「カイ２乗検定で5％水準で有意差が認められた」となったらこの結論を導き出せるのでしょうか？例えば２つの項目の比較ではなく、11×12項目のカイ２乗検定で有意差が認められた場合、何に有意な差が認められたのかがよく分かりません。 クロス集計表を作成し、グラフにしたところ、開始時期によって差がありそうなのですが、単純なパーセントの数値の大小でしか分かりません。調査結果ではなく、卒業論文なので、ただ「これは何パーセントでこれは何パーセントだった。この時期以前に始めた人の方が高い成績を回答している割合が高い」のようなことだけでいいのか…と悩んでいます。 まとまりのない文章で、質問内容も多九手申し訳ありませんが困っています。よろしくお願いします。

注目のQ&A

カテゴリ

専門家に質問してみよう

職業から探して質問する

あなたにピッタリな商品が見つかる！ OKWAVEセレクト

質問する