İngilizce Cox orantılı tehlike modelinden tehlike oranları nasıl raporlanır?

Benim anlayış olmasıdır tehlike oranı , bir Cox orantılı tehlike modeline bir referans grubu ile belirli bir faktör tehlike oranı üzerindeki etkisini karşılaştırır. Bunu istatistik bilmeyen bir kitleye nasıl rapor edersiniz?

Bir örnek vermeye çalışalım. Diyelim ki insanları bir kanepe satın almadan ne kadar süre önce bir çalışmaya dahil ettik. 3 yıl sansür uyguluyoruz. Bu örnek için iki faktörünüz var: yaş <30 veya> = 30, bir kedinin sahibi olup olmadıkları. "Kedinin kedisi" nin referans grubuna (yaş <30, "kedinin sahibi değil") tehlike oranı 1.2 ve anlamlıdır (p <0.05).

Bunların hepsinin anlamı olduğunu söylemek doğru muyum: kedi sahiplerinin 3 yıl içinde daha fazla etkinlik (kanepe satın alma) var mı, yoksa olay zamanı (kanepe satın alma) kedi sahipleri için daha hızlı mı, yoksa bu iki şeyin bir kombinasyonu mı?

Düzenleme : Olayın, süre içinde ilk kez kanepe satın almaları olduğunu varsayalım. Bu model, zaman içinde birden çok satın almayı analiz etmemize yardımcı olmaz.

survival cox-model

— dfrankow
kaynak

Yanıtlar:

Tehlike oranı bir oran oranıdır. Oran "birim zaman başına olaydır". Cox modelinin tüm zaman noktalarında oransal tehlikeleri belirttiği göz önüne alındığında, 1.2'lik bir tehlike oranı, "sahibi kediler" grubundaki koltuk alım oranının, çalışılan herhangi bir zaman noktasında "yapmaz" kendi kedisi değil "grubu.

Bu nedenle, ilk iddianızın (kedi sahiplerinin 3 yıl içinde daha fazla etkinlik [kanepe satın alma] olduğunu) doğru olduğunu söyleyebilirim, ancak 3 yıl içinde daha fazla etkinliğe ek olarak, o yıllarda herhangi bir zamanda daha fazla etkinliğe sahip olduklarını (anlık olarak) tehlikesi). Belki de küçük bir fark.

Sonuç olarak kedilerin yol açtığı hasar, daha fazla koltuk satın alımına yol açabilir mi? :)

— pmgjones
kaynak

Eğer iki grup aynı sayıda olaya sahipse, ancak bir tanesi hemen gerçekleşirse ve diğeri de sonunda, tehlike oranı 1 olur mu? Yani, olay zamanı tehlike oranlarını etkilemez mi?

— dfrankow

Bu tip veriler Cox modelinin oransal tehlike varsayımını karşılamaz ve farklı bir varsayılan dağıtım kullanılarak modellenir.

— pmgjones

aha, iyi bir nokta. Bu nedenle, olay zamanının tehlike oranlarını etkilemediği doğrudur (dolaylı olarak olay sayısı # arasındaki bir fark hariç)?

— dfrankow

.. çünkü bu orantılı tehlikelerin varsayımıdır (Cox model varsayımı)?

— dfrankow

'Kedi sahiplerinin 3 yıl içinde daha fazla etkinliği var' ifadesi, birden fazla kanepe satın alan bazı bireysel kedi sahipleri olarak yanlış anlaşılabilir (kedi sahibi olarak bunu önermiyorum!). Cox modeli genellikle böyle bir belirsizlik olmaması gereken mortaliteye uygulanır (açıkça sadece bir kez ölürsünüz).

— shabbychef

Saf bir izleyici kitlesi için, "Kedi sahipleri, kedi olmayan sahiplerden bir kanepe satın alma olasılığının 1.2 katıdır."

"Çalışma dönemi boyunca herhangi bir noktada" veya bir tehlike fikrini tanımlamaya çalışmak gibi şeyler, çoğu insan için sosis yapımına biraz yaklaşıyor ve sonuçlarınızın çekirdeğini daha iyi anlamayacak - ki bu da böyle bir özetin asıl noktasıdır.

— fomite
kaynak

Bunu kime düşürdüyse, bana mükemmel bir yanıt gibi görünüyor ve aşağı oyun neden verildiğinin gerekçesini hak ediyor. @EpiGrad, "sosis yapımına yakın" konuşma dili duymadım, bu söylemin nereden geldiğini biliyor musunuz?

— Andy W

Güven oyu için teşekkürler :) Bu "nasıl yapıldığını bilmek istemediğiniz iki şey var, hukuk ve sosis" demenin bir uyarlaması - Birkaç kişi bunu istatistiklere adapte duydum.

— Fomite

bir gösterge değişkeni olmasına izin verin , adamın bir kedisi varsa , aksi takdirde . Sonucunuz $X$ $1$ $0$

$\frac{h(t | X = 1)}{h(t | X = 0)} = 1.2 \hspace{2cm}$ (1)

burada , olanlar için değerlendirilen tehlike fonksiyonudur . $h(t | X=x)$ $t$ $X = x$

Burada, zaman az tehlike , h (t), bir koşullu instantanenous olasılık süresi bir kanepe satın alma hala zaman hemen önce satın vermedi göz önüne alındığında, . $t$ $t$ $t$

Yani, (1) bir kedisi olan bir kişi için herhangi bir zamanda bir kanepe satın alma tehlikelerinin, kedisi olmayan bir bireye göre oranıdır .

Alternatif olarak, her zaman bir kanepe satın alma tehlikesi bu devletler bu bir kedisi var bir kişi için bir kedi olmayan bir kişinin daha üstündür. $t$

Şimdi, bu tehlike oranının önemli ölçüde farklı olup olmadığını araştırmak ilginç olabilir . Değilse, bir kedinin olması kanepe satın alma tehlikesini etkilemez. Bu, söz konusu tehlike oranı için güven aralığı oluşturularak yapılabilir. $1$

— ocram
kaynak

Gerçeklerinize katılmıyorum, ancak İngilizce özetlerinizin istatistikçi olmayan bir kişi için okunması kolay görünmüyor: 1) "kedi akrabası olan bir kişi için herhangi bir zamanda kanepe satın alma tehlikelerinin oranı kedisi olmayan bir bireye "??; 2) "bir kedisi olan bir kişi için herhangi bir zamanda bir kanepe satın alma tehlikesi, kedisi olmayan bir kişiden daha üstündür" ?? Unutmayın, bu soru teknik olmayan bir kitle için nasıl İngilizce ifade edileceğiyle ilgilidir.

— dfrankow

@dfrankow: Katılmıyorum: bu teknik değil, "titiz". Tehlike hakkında konuşmak istemiyorsanız, Cox modelini kullanmamalısınız ...

— ocram

Dfrankow ile hemfikirim - uygun istatistiksel testi seçmek ve bu sonucu meslekten olmayan bir kitleye iletmek arasında büyük bir fark var. Ve bu durumda, "titiz" olduğunu ve birçok izleyiciler için üretkenliği - teknik.

— Fomite

@EpiGard: İstatistikleri meslekten olmayan bir kitleye iletmenin zor olduğunu kabul ediyorum. Ancak yine de sonuçları titizlikle yorumlamak istatistikçinin görevidir. Aksi takdirde, yazılım bunların yerini alacaktı! "Kedi sahipleri, kanepe satın alma olasılığının kedi olmayan sahiplerden 1.2 kat daha fazla." "Pr (bir kanepe satın almak | kedi) = 1.2 Pr (bir kanepe satın almak | kedi değil)" ile çevrilecektir. Dfrankow iletişim kurmak istediği bu değil ...

— ocram