Schoenfeld ตกค้าง

ในโมเดลอันตรายของ Cox ที่มีตัวแปรหลายตัวหากส่วนที่เหลือของ Schoenfeld นั้นไม่ราบเรียบสำหรับหนึ่งในตัวแปรสิ่งนี้จะทำให้รูปแบบทั้งหมดไม่ถูกต้องหรือเป็นเพียงตัวแปรที่มีประสิทธิภาพต่ำเท่านั้น นั่นคือตีความสัมประสิทธิ์สำหรับตัวแปรอื่น ๆ แต่อย่าตีความสัมประสิทธิ์ที่เกิดขึ้นสำหรับตัวแปรที่มีประสิทธิภาพต่ำ

มีวิธีมาตรฐานหลายวิธีในการจัดการกับแบบจำลองที่ส่วนที่เหลือของ Schoenfeld ไม่แบน สมมติว่าเราไม่สามารถทำได้

การตัดสินความเป็นอันตรายตามสัดส่วน (PH) ควรอยู่บนพื้นฐานของผลที่ได้จากการทดสอบทางสถิติอย่างเป็นทางการและพล็อต Schoenfeld ตกค้าง (SR) ด้วยกัน

หากพล็อต SR สำหรับตัวแปรที่ระบุแสดงความเบี่ยงเบนจากเส้นตรงในขณะที่ยังคงแบนสำหรับตัวแปรที่เหลืออยู่นั่นเป็นสิ่งที่คุณไม่ควรมองข้าม สิ่งแรกที่คุณทำได้คือดูผลลัพธ์ของการทดสอบทั่วโลก การทดสอบทั่วโลกอาจบ่งบอกว่าสมมติฐานโดยรวมของ PH ถือเป็นจริง [หรือไม่] หากการทดสอบทั่วโลกนั้นดีแล้วเปลี่ยนหมวดหมู่อ้างอิงของตัวแปรที่สมมติฐานไม่เป็นจริงคุณอาจจะได้รับ PH อันตรายอาจเป็นสัดส่วนเมื่อเปรียบเทียบกับหมวดหมู่อ้างอิงหนึ่งหมวด แต่ไม่อ้างอิงหมวดหมู่อื่น ดังนั้นโดยการสลับหมวดหมู่อ้างอิงคุณอาจจะสามารถค้นหาหมวดหมู่ที่ส่งผลให้สมมติฐาน PH เป็นจริง

หากการสลับไม่สามารถแก้ปัญหาของคุณได้และสมมติว่าคุณมีตัวแปรที่ถูกต้องในแบบจำลองของคุณนี่แสดงว่าอันตรายนั้นไม่ได้เป็นสัดส่วนสำหรับตัวแปรนี้เช่นอันตรายที่แตกต่างกันตามเวลาที่ต่างกัน ดังนั้นคุณอาจต้องการแนะนำการโต้ตอบระหว่างตัวแปรและเวลาในแบบจำลองของคุณ