2014-11-17 4 views
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저는 Hosmer, Lemeshow 및 May, 2 판에 의한 Applied Survival Analysis에서이 문제를 파악하려고합니다. 7 장 3 호두 단계의 검열로 생존 분석

GBCS 데이터에서 호르몬 사용은 암 재발 후 생존율을 향상시키고 종양 등급 및 크기를 제어합니까?

데이터 정보는

내가 데이터를 처리하는 방법에 대한 혼란 스러워요 here을 볼 수 있습니다. 재검사와 사망이라는 두 가지 검열 변수가 있습니다. 재발이없는 과목을 다루는 방법을 잘 모르겠습니다. # 1, 당신은 예상대로 죽음이 시작과 동시에 (즉, 생존)

가정 #을 2 시간 재발 1 시간 :

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프로그래밍보다는 통계에 관한 것이므로이 질문은 [CrossValidated] (http://stats.stackexchange.com)에 더 적합합니다. –

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그동안 나는 이것에 대해 생각할 것입니다. 재발이 필요한 전반적인 생존율을 모델링하고 싶습니까? 따라서 재발이있는 사람들 ('censrec' = 1) 만 고려할 가능성이 높습니다. 그러면 걱정할 필요가있는 것은 검열뿐입니다. –

답변

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예는 두 개의 분리 된 시간에 이벤트 분포를 정의 먼저 재발이있는 환자 만이 포함되도록 데이터를 하위 집합으로 만든 다음 생존 시간이 경과하고 플래그가 단순히 censdead 인 새로운 시간 대 이벤트 변수를 정의하십시오. 재발에서 사망까지의 시간을줍니다.