Residuos de alta varianza en el grupo de eventos en CoxPH

Question

Estoy usando R y coxph () para ajustar un modelo de riesgo proporcional de Cox. Cuando trazo los residuos de desviación usando

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

parecen tener un ligero sesgo negativo.

Si clasifico mis datos de manera que los individuos que tuvieron un evento se agrupen al final, noto que sus residuos tienen una varianza mucho mayor y parecen tener un ligero sesgo positivo:

Puedo ver el mismo efecto para type="dfbeta. Los residuos de Schoenfeld se ven bien y no son significativos a excepción de una variable (p = 0.038). ¿Es esto algo de esperar?

Answer 1

Esta página proporciona un resumen sucinto de los diferentes tipos de residuos para los modelos de Cox. Como dice:

A diferencia de los residuos de Martingala, los residuos de desviación tienen un centro medio alrededor de 0, lo que los hace significativamente más fáciles de interpretar que los residuos de Martingala cuando se buscan valores atípicos.

De modo que "parezcan tener un ligero sesgo negativo" en sus datos podría ser una ilusión óptica. (Compruebe que el ggcoxdiagnosticsgráfico no haya truncado el eje y de alguna manera).

Los residuos de desviación se utilizan mejor para encontrar valores atípicos. Sí, tiene una amplia gama de residuos, pero (al menos en estos gráficos) ninguno que parezca escandalosamente peor que otros.

La página vinculada también señala:

Una desviación residual valorada positivamente es indicativa de una observación en la que el evento ocurrió antes de lo previsto; lo contrario es cierto para el residuo valorado negativamente.

Solo se puede encontrar que los casos censurados tienen eventos que ocurren más tarde de lo previsto. En su segundo gráfico, los residuos de desviación de los casos censurados son, por tanto, todos negativos. Los casos con eventos, en cambio, tienen tiempos de eventos conocidos, por lo que sus residuos pueden ser positivos o negativos. Junto con el requisito de que la desviación media residual sea 0, se obtiene la forma general de esa gráfica.