Residuen mit hoher Varianz in der Ereignisgruppe in CoxPH

Question

Ich verwende R und coxph (), um ein Cox-Proportional-Hazard-Modell anzupassen. Wenn ich die Abweichungsreste mit zeichne

ggcoxdiagnostics(fit, type = "deviance", linear.predictions = FALSE)

Sie scheinen eine leichte negative Tendenz zu haben.

Wenn ich meine Daten so sortiere, dass die Personen, die ein Ereignis hatten, am Ende zusammengefasst werden, stelle ich fest, dass ihre Residuen eine viel höhere Varianz aufweisen und eine leicht positive Tendenz aufweisen:

Ich kann den gleichen Effekt für sehen type="dfbeta. Schönfeld-Residuen sehen gut aus und sind bis auf eine Variable (p = 0,038) nicht signifikant. Ist das etwas zu erwarten?

Answer 1

Diese Seite enthält eine kurze Zusammenfassung der verschiedenen Arten von Residuen für Cox-Modelle. Wie es sagt:

Im Gegensatz zu Martingale-Residuen sind Abweichungs-Residuen im Mittel um 0 zentriert, sodass sie bei der Suche nach Ausreißern erheblich einfacher zu interpretieren sind als Martingale-Residuen.

Es könnte also eine optische Täuschung sein, dass "sie eine leicht negative Tendenz zu haben scheinen" in Ihren Daten. (Stellen Sie sicher, dass der ggcoxdiagnosticsPlot die y-Achse nicht abgeschnitten hat.)

Abweichungsreste werden am besten zum Auffinden von Ausreißern verwendet. Ja, Sie haben eine Vielzahl von Residuen, aber (zumindest auf diesen Parzellen) keine, die unverschämt schlechter erscheinen als andere.

Die verlinkte Seite weist auch darauf hin:

Ein positiv bewerteter Abweichungsrest weist auf eine Beobachtung hin, bei der das Ereignis früher als vorhergesagt auftrat; Das Gegenteil gilt für negativ bewertete Residuen.

Bei zensierten Fällen können nur Ereignisse auftreten, die später als vorhergesagt auftreten. In Ihrem zweiten Diagramm sind die Abweichungsreste für die zensierten Fälle daher alle negativ. Im Gegensatz dazu haben die Fälle mit Ereignissen bekannte Ereigniszeiten, so dass ihre Residuen positiv oder negativ sein können. Zusammen mit der Anforderung, dass der mittlere Abweichungsrest 0 ist, erhalten Sie die allgemeine Form dieses Diagramms.