Как сообщить соотношение рисков из модели пропорциональных рисков Кокса на английском языке?

Насколько я понимаю, отношение рисков из модели пропорциональных рисков Кокса сравнивает влияние на степень опасности данного фактора с контрольной группой. Как бы вы сообщили об этом аудитории, которая не знает статистику?

Попробуем привести пример. Скажем, мы включаем людей в исследование того, как долго они покупают диван. У нас право на цензуру в 3 года. Для этого примера у нас есть два фактора: возраст <30 или> = 30, имеют ли они кошку. Оказывается, отношение рисков «владеет кошкой» к контрольной группе (возраст <30, «не владеет кошкой») составляет 1,2, и значимо (скажем, р <0,05).

Правильно ли я сказать, что это означает все это: у владельцев кошек будет больше событий (покупка дивана) в течение 3 лет, ИЛИ что время для события (покупка дивана) быстрее для владельцев кошки, ИЛИ какая-то комбинация этих двух вещей?

Изменить : Предположим, что событие является их первой покупкой дивана в течение периода (если таковой происходит). Эта модель не помогает нам анализировать несколько покупок за определенный период времени.

Коэффициент опасности - это коэффициент скорости. Скорость - «количество событий в единицу времени». Учитывая, что модель Кокса определяет пропорциональные опасности во всех временных точках, коэффициент риска 1,2 означает, что уровень покупок диванов в группе «владеет кошкой» на 20% выше в любой данный момент времени, чем показатель в «нет». Группа "Собственная кошка".

Поэтому я бы сказал, что ваше первое утверждение (у владельцев кошек больше событий [покупка дивана] в течение 3 лет) является правильным, за исключением того, что, помимо увеличения количества событий в течение 3 лет, они также имеют больше событий в любой момент времени в течение этих лет (мгновенно опасности). Тонкая разница, возможно.

Я предполагаю вывод, что ущерб, нанесенный кошками, может привести к большему количеству покупок диванов? :)

Для чистой аудитории я бы сказал: «Владельцы кошек в 1,2 раза чаще покупают кушетки, чем владельцы, не являющиеся кошками».

Такие вещи, как «в любой точке t в течение периода обучения» или попытка определить идею опасности, для большинства людей становятся немного ближе к производству колбасы и не помогут им лучше понять суть ваших результатов - что фактическая точка резюме, как это.

$X$ быть индикаторной переменной, будучи $1$ если у парня есть кошка, и $0$в противном случае. Ваш результат

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

где $h(t | X=x)$ функция риска, оцененная во время $t$ для тех, у кого $X = x$,

Здесь опасность во времени $t$, h (t) - условная мгновенная вероятность покупки кушетки во время$t$, учитывая, что вы все еще не купили его как раз до времени $t$,

На словах (1) - это соотношение рисков при покупке кушетки в любое время для человека, у которого есть кошка, к человеку, у которого нет кошки.

В качестве альтернативы, это говорит о том, что опасность покупки дивана в любое время $t$ для человека, у которого есть кошка, выше, чем у человека, у которого нет кошки.

Теперь, возможно, было бы интересно выяснить, значительно ли этот коэффициент опасности отличается от $1$, Если нет, то наличие кошки не влияет на опасность покупки кушетки. Это можно сделать, построив доверительный интервал для этого коэффициента опасности.