Вопрос или проблема
У меня есть переменная, которая клинически хуже, чем она ниже. Вместо того чтобы интерпретировать, например, коэффициент относительного риска 0.9 как “при увеличении переменной x на единицу риск смертности уменьшается на x%”, я хочу получить HR > 1 (например, 1.05) и сказать “при уменьшении переменной x на единицу риск смертности увеличивается на 5%”.
Как мне это сделать, используя SPSS?
При простой линейной регрессии у вас есть зависимая и независимая переменная, с моделью результата:
y = - mx + c
Если я правильно понимаю вашу проблему, y будет смертностью, а x будет вашей клинической переменной (т.е. когда x увеличивается, y уменьшается). И то же самое будет, если вы хотите сделать свой другой пример, потому что между ними существует обратная зависимость (т.е. когда вы уменьшаете x, y увеличивается).
Похоже, что ваш коэффициент относительного риска — это m (т.е. связь между клинической переменной и смертностью)
m = (y - c )/x
Таким образом, получение HR > 1 будет зависеть от ваших данных.
Ответ или решение
Анализ непрерывной переменной, которая имеет обратную связь с исходом, таким как смертность, в контексте модели Кокса требует внимательного подхода. В этой статье мы подробно рассмотрим, как правильно интерпретировать и обрабатывать такие переменные в SPSS, чтобы получить точные и полезные выводы.
Понимание задачи
Ваша задача заключается в том, чтобы интерпретировать результаты регрессии Кокса для переменной, которая ухудшается по мере уменьшения её значений. Например, если уровень здоровья у пациента ниже, это увеличивает риск смертности. Это означает, что мы хотим, чтобы при анализе нашего коэффициента риска (HR) получалось значение больше 1, чтобы интерпретировать данные как «с уменьшением переменной [x] риск смертности увеличивается на x%».
Подход к анализу
-
Подготовка данных:
Перед тем как начать анализ, убедитесь, что все данные правильно отформатированы. Это включает в себя проверку распределения переменной, очистку набора данных и корректное кодирование зависимых и независимых переменных. -
Обработка переменной:
В SPSS для получения HR>1 можно либо использовать обратную величину (1/переменная), либо сделать так, чтобы переменная была отрицательной. Например, если ваша переменная x уменьшилась, то можно ввести новую переменную, которая будет равна -x. Этот шаг позволит вашему коэффициенту риска интерпретироваться как HR>1.Для этого:
- Откройте SPSS.
- В разделе «Трансформировать» выберите «Вычислить переменную».
- Создайте новую переменную (например,
neg_variable) и используйте формулу-x.
-
Построение модели Кокса:
Теперь, когда у вас есть подходящая переменная для анализа, вы можете приступить к построению модели. В SPSS:- Перейдите в «Анализ» → «Регрессия» → «Функция рисков по Коксу».
- Укажите вашу новую переменную как независимую и зависимую переменную (например, смертность).
- Обратите внимание на другие факторы, которые могут повлиять на модель, добавляя их в раздел «Ковариаты».
-
Интерпретация результатов:
После выполнения модели Кокса, вы получите значения коэффициентов и HR. Поскольку вы переименовали переменную, интерпретация значительно упростится:- Если HR для
neg_variableравен 1.05, это будет означать: «с уменьшением значения переменной на одну единицу, риск смертности увеличивается на 5%».
- Если HR для
-
Отчетность:
Когда вы будете представлять результаты, обязательно включите:- Определения переменных и ссылки на то, почему был сделан выбор в пользу переработки переменной.
- Четкое объяснение интерпретации полученных HR.
Заключение
Анализ непрерывной переменной с обратным значением в модели Кокса может быть чуть сложнее, но с правильной методикой и подготовкой данных протекция будет четкой и полезной. Важным шагом является преобразование переменной так, чтобы коэффициент риска отображал реальность, позволяя делать правильные клинические выводы. Использование SPSS для построения таких моделей, несомненно, облегчит вам этот анализ и сделает его более доступным для вас и других заинтересованных сторон.