Residui di Schoenfeld

In un modello di rischio proporzionale di Cox con molte variabili, se i residui di Schoenfeld non sono piatti per una delle variabili, ciò invalida l'intero modello o può essere ignorata solo la variabile con scarso rendimento? Cioè, interpretare i coefficienti per le altre variabili, ma non interpretare i coefficienti risultanti per la variabile con scarso rendimento.

Esistono diversi modi standard di trattare un modello in cui i residui di Schoenfeld non sono piatti. Supponiamo per il momento che non possiamo farli.

Il giudizio sui rischi proporzionali (PH) dovrebbe basarsi sui risultati di un test statistico formale e sul diagramma dei residui di Schoenfeld (SR) insieme.

Se il grafico SR per una determinata variabile mostra una deviazione da una linea retta mentre rimane piatta per il resto delle variabili, è qualcosa che non dovresti ignorare. La prima cosa che puoi fare è guardare i risultati del test globale. Il test globale potrebbe indicare che l'ipotesi generale di PH sia vera [o no]. Se il test globale va bene, allora cambiando la categoria di riferimento della variabile per la quale l'assunto non è stato vero, potresti essere in grado di ottenere PH. I pericoli possono essere proporzionali rispetto a una categoria di riferimento ma non all'altra. Quindi, cambiando le categorie di riferimento, potresti essere in grado di trovare la categoria che si traduce in una vera ipotesi di PH.

Se la commutazione non risolve il tuo problema e supponendo che tu abbia le variabili giuste nel tuo modello, questo indica che i pericoli non sono proporzionali per questa particolare variabile, cioè pericoli diversi in diversi punti temporali. Quindi, potresti voler introdurre l'interazione tra variabile e tempo nel tuo modello.