Скажем, у вас есть данные о выживании, как это:
obs <- data.frame(
time = c(floor(runif(100) * 30), floor((runif(100)^2) * 30)),
status = c(rbinom(100, 1, 0.2), rbinom(100, 1, 0.7)),
group = gl(2,100)
)
Чтобы выполнить стандартный тест ранга журнала, можно использовать
survdiff(Surv(time, status) ~ group, data = obs, rho = 0)
правильно?
Но как насчет другого теста? Как вы могли бы выполнить ранговый тест Уилкоксона, тест Пето или тест Флеминга-Харрингтона?
R предоставляет возможность выполнить тест Уилкоксона , однако я не нашел, как позволить ему принять во внимание цензуру.
Кроме того, в документе говорится, что эта настройка rho = 1
сделает тест «модификацией Пето и Пето теста Гехана-Уилкоксона». Но так ли это, как тест Пето?
r
survival
wilcoxon-signed-rank
завивать волосы щипцами
источник
источник
survdiff
настройкиrho=1
превращает его в тест Пето ...wilcox.test
принять цензуру во внимание. Сrho=1
Я уверен , если это тест Пето или тест Вилкоксона, как документ гласит «модификации Пето и Пето теста Gehan-Вилкоксона». Не нужно понижать голос.Ответы:
(Вам, вероятно, следует привести источник ваших соглашений об именах и объяснить более подробно, почему этот вопрос ставится. Если это попытка сопоставить документацию по SAS или SPSS, у нас могут возникнуть межкультурные трудности.)
Быстрый ответ на ваш конкретный вопрос о том, как пройти «тест Пето», заключается в использовании rho = 1, но это будет приблизительное значение. Обращаясь к разделам с одной выборкой и двумя выборками главы 7 в «Анализе выживания» Кляйна и Мешбергера, мы читаем, что версия Пето-Пето и версии Гехана были версиями Манна-Уитни Уилкоксона с двумя выборками (с цензурой) тест с двумя выборками, но использовались разные варианты оценки функции выживания. Единого «теста Флеминга-Харрингтона» не существует, поскольку этот термин относится к семейству тестов, которые сводятся к лог-рангу и тестам типа Уилкоксона при указанных значениях
rho
. (Функция R / Ssurv.diff
имеет q-параметр семейства Флеминга-Харрингтона, установленный на 0, и изменяет только p-параметр, который она называет rho.)Мета-вопрос заключается в том, следует ли вам сосредоточиться на именах, а не на математической субстанции? Выбор p = rho = 0 (с q, установленным в 0) в семействе Флеминг-Харрингтон взвешивает (OE) или различия между группами в равной степени в диапазоне времен, тогда как тесты Gehan-Wilcoxon и Peto-Peto взвешивают ранние смерти сильнее. Мое мнение (как врача) заключается в том, что разумно иметь взвешивание ранних различий, которое более вероятно для типичного случая, но может представлять конкретные случаи, когда можно было бы защитить другой выбор.
источник
Чтобы ответить на ваш вопрос о том, как рассчитать это в R, вы можете использовать
comp()
функцию изsurvMisc
пакета. Пример:Чтобы выбрать параметры для теста Флеминг-Harrington (показано в последней строке), вы используете
FHp
иFHq
аргументы. Например,дает нормальный тест лог-ранга (также показан в первой строке в первом примере).
источник
comp(ten(fit))