Em um modelo de riscos proporcionais de Cox com muitas variáveis, se os resíduos de Schoenfeld não são baixos para uma das variáveis, isso invalida o modelo inteiro ou pode apenas a variável com baixo desempenho ser ignorada? Ou seja, interprete os coeficientes para as outras variáveis, mas não interprete os coeficientes resultantes para a variável com baixo desempenho.
Existem várias maneiras padrão de lidar com um modelo em que os resíduos de Schoenfeld não são planos. Suponha, por enquanto, que não possamos fazê-los.
residuals
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schoenfeld-residuals
jeffalstott
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Respostas:
O julgamento dos riscos proporcionais (PH) deve ser baseado nos resultados de um teste estatístico formal e no gráfico de resíduos de Schoenfeld (SR) juntos.
Se o gráfico SR para uma determinada variável mostra desvio de uma linha reta enquanto permanece plana para o restante das variáveis, isso é algo que você não deve ignorar. A primeira coisa que você pode fazer é examinar os resultados do teste global. O teste global pode indicar que a suposição geral de PH é verdadeira [ou não]. Se o teste global for bom, alterne a categoria de referência da variável para a qual a suposição não foi verdadeira, você poderá obter PH. Os riscos podem ser proporcionais quando comparados a uma categoria de referência, mas não a outra. Portanto, alternando as categorias de referência, você poderá encontrar a categoria que resulta na suposição de PH sendo verdadeira.
Se a troca não resolver o seu problema, e supondo que você tenha as variáveis corretas em seu modelo, isso indica que os riscos não são proporcionais para essa variável em particular, ou seja, riscos diferentes em diferentes momentos. Portanto, convém introduzir a interação entre variável e tempo no seu modelo.
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