Як повідомити коефіцієнти небезпеки з моделі пропорційної небезпеки Кокса англійською мовою?

Я розумію, що коефіцієнт небезпеки з моделі пропорційної небезпеки Кокса порівнює вплив на ступінь небезпеки для даного фактору з еталонною групою. Як би ви повідомили про це аудиторії, яка не знає статистики?

Спробуємо сформулювати приклад. Скажіть, ми зараховуємо людей до дослідження, скільки часу перед тим, як придбати диван. Ми правоцензуруємо на 3 роки. У цьому прикладі ми маємо два фактори: вік <30 чи> = 30, чи є у них кішка. Виявляється, коефіцієнт небезпеки "володіє котом" до референтної групи (вік <30, "не володіє котом") становить 1,2, і значний (скажімо, p <0,05).

Чи правильно я кажу, що означає все це: власники котів мають більше подій (купівля дивана) протягом 3 років, АБО що час-подія (купівля дивана) є швидшим для власників котів, АБО якесь поєднання цих двох речей?

Редагувати : Припустимо, подія - це їх перша покупка дивана протягом періоду (якщо такий відбувся). Ця модель не допомагає нам аналізувати кілька покупок протягом періоду часу.

survival cox-model

— dfrankow
джерело

Відповіді:

Коефіцієнт небезпеки - коефіцієнт норм. Норма - це "події за одиницю часу". Зважаючи на те, що модель Кокса вказує на пропорційну небезпеку в усі моменти часу, коефіцієнт небезпеки 1,2 означає, що швидкість купівлі дивана у групі "коти-власниці" на 20% вище в будь-який досліджений момент часу, ніж показник у "не" група "не власна кішка".

Тому я б сказав, що ваше перше твердження (власники котів мають більше подій [купівля дивана] протягом 3 років) є правильним, за винятком того, що крім того, що протягом 3 років буде більше подій, вони також мають більше подій у будь-який момент протягом цих років (миттєві небезпека). Можливо, тонка різниця.

Я думаю, що висновок полягає в тому, що шкода, заподіяна котами, може призвести до більшої купівлі дивана? :)

— pmgjones
джерело

Отже, якщо дві групи мають однакову кількість подій, але в одній з них вони відбудуться відразу, а в іншій справі в кінці, коефіцієнт небезпеки буде 1? Тобто, час до події не впливає на коефіцієнти небезпеки?

— dfrankow

Цей тип даних не відповідав би припущенню пропорційної небезпеки моделі Кокса, і було б краще моделювати, використовуючи інший припущений розподіл.

— pmgjones

ага, хороший пункт. Отже, це правда, що час-подія не впливає на коефіцієнти небезпеки (крім опосередкованого через різницю в # подіях)?

— dfrankow

.. тому що це припущення про пропорційну небезпеку (припущення моделі Кокса)?

— dfrankow

Заява про те, що "власники котів мають більше подій протягом 3 років", може бути неправильно пояснено, оскільки деякі власники котів купують більше одного дивана (як власник котів, я не рекомендую цього!). Модель Кокса зазвичай застосовується до смертності (ти, мабуть, помираєш лише один раз) там, де такої неоднозначності не повинно бути.

— shabbychef

Для чистої аудиторії я хотів би сказати, що "Власники котів в 1,2 рази частіше купують диван, ніж власники, що не мають кішок".

Такі речі, як "у будь-який момент t протягом періоду дослідження" або намагання визначити уявлення про небезпеку, наближаються до виготовлення ковбаси для більшості людей, і більше не сприятимуть розумінню суті ваших результатів - що фактична точка такого резюме.

— Фоміт
джерело

Кому б хто не сприяв цьому, це здається мені прекрасною відповіддю, і заслуговує на обгрунтування того, чому було дано протиправну заяву. @EpiGrad, я ніколи не чув розмови "близько до виготовлення ковбаси", ти знаєш, звідки походить ця приказка?

— Енді Ш

Дякую за вотум довіри :) Його адаптація висловлювання "Є дві речі, про які ви не хочете знати, як вони були зроблені, закон та ковбаси" - я чув, як кілька людей адаптували це до статистики.

— Фоміт

$X$ $1$ $0$

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

$h(t | X=x)$ $t$ $X = x$

$t$ $t$ $t$

Словом, (1) - це відношення небезпеки придбання дивана в будь-який час для особи, яка має кота відносно особи, яка не має кота.

$t$

$1$

— окрам
джерело

Я не погоджуюся з вашими фактами, але ваші резюме на англійській мові для нестатиста здаються непростими: 1) "співвідношення небезпек придбання дивана в будь-який час для особи, яка має відношення до кота фізичній особі, яка не має кота "??; 2) "небезпека придбання дивана в будь-який час t для людини, у якої є кішка, вище, ніж у людини, у якої немає кота" ?? Пам'ятайте, це питання про те, як скласти фразу англійською мовою для нетехнічної аудиторії.

— dfrankow

@dfrankow: Я не згоден: це не технічно, але "суворо". Якщо ви не хочете говорити про небезпеку, тоді вам не слід використовувати модель Кокса ...

— ocram

Я згоден з dfrankow - є величезна різниця між вибором відповідного статистичного тесту та донесенням цього результату до широкої аудиторії. І в цьому випадку "суворий" є технічним - і контрпродуктивним для багатьох аудиторій.

— Фоміт

@EpiGard: Я погоджуюся, що важко донести статистику до непрофесійної аудиторії. Але все-таки обов'язок статистиків ретельно інтерпретувати результати. Інакше програмне забезпечення замінило б їх! "Власники котів мають шанси придбати диван у 1,2 рази, ніж власники некотів". було б перекладено "Pr (придбання дивана | кота) = 1,2 Pr (придбати диван | не кіт)". Це не те, що dfrankow хоче спілкуватися ...

— ocram