시간-종속 공변량 계산

Cox 회귀 모형 계산시 비례 위험 가정이 적용되지 않는 특정 상황이 있습니다. 즉, 위험 비율은 시간이 지남에 따라 변경되며 하나 또는 그 이상의 공변량에 대한 여러 값이 서로 다른 시점에서 서로 다르게 나타납니다. 이러한 경우 확장된 Cox 회귀 모형을 사용해야 하는데 이를 통해 시간-종속 공변량을 지정할 수 있습니다.

이러한 모형을 분석하려면 먼저 시간-종속 공변량을 정의해야 합니다. 다중 시간-종속 공변량은 명령 구문을 사용하여 지정할 수 있습니다. 이를 쉽게 하기 위해 시간을 나타내는 시스템 변수를 사용할 수 있습니다. 이 변수를 T_라고 합니다. 이 변수를 사용하여 다음의 두 가지 일반적 방법으로 시간-종속 공변량을 정의할 수 있습니다.

• 특정 공변량과 관련된 비례 위험 가정을 검정하거나 비례하지 않은 위험을 허용하는 확장 Cox 회귀 모형을 추정하는 경우 문제에서 시간-종속 공변량을 해당 시간변수 T_와 공변량의 함수로 정의할 수 있습니다. 일반적 예는 시간변수와 공변량의 단순 곱이지만 더 복잡한 함수도 지정할 수 있습니다. 시간-종속 공변량 계수의 유의수준을 검정하면 비례 위험 가정이 적합한지 알 수 있습니다.
• 일부 변수는 다른 시간 주기에서 다른 값을 가질 수 있으나 시간에 대해 체계적인 관계가 없습니다. 이러한 경우 논리 표현식을 사용하여 수행할 수 있는 구간별 시간-종속 공변량을 정의해야 합니다. 논리 표현식은 참인 경우 1의 값을, 거짓인 경우 0의 값을 취합니다. 일련의 논리 표현식을 사용하면 여러 측정에서 시간-종속 공변량을 작성할 수 있습니다. 예를 들어, 4주동안 일주일에 한 번씩 혈압을 측정한 경우(BP1에서 BP4로 나타냄) 시간-종속 공변량을 (T_ < 1) * BP1 + (T_ >= 1 & T_ < 2) * BP2 + (T_ >= 2 & T_ < 3) * BP3 + (T_ >= 3 & T_ < 4) * BP4로 정의할 수 있습니다. 괄호로 묶인 항 중 정확히 한 개만 지정된 케이스에 대해 1과 같고 나머지는 0이 된다는 점에 유의하십시오. 이 함수는 시간이 1주일 미만이면 BP1을 사용하고, 1주일이 넘고 2주일 미만이면 BP2를 사용하고, 나머지도 마찬가지 방법으로 사용합니다.

시간-종속 공변량 계산 대화 상자에서 함수-설정 제어를 사용하여 시간-종속 공변량의 표현식을 설정하거나 T_COV_ 입력란에 직접 입력할 수 있습니다. 문자 상수는 따옴표나 어포스트로피로 묶여야 하며 숫자 상수는 점을 소수점 구분자로 사용하는 미국식으로 입력해야 합니다. 결과로 생성된 변수를 T_COV_라고 하며 Cox 회귀 모형에 공변량으로 포함됩니다.