Minitab 22 - Zuverlässigkeit/Lebensdauer - Unterschied zwischen einer Regression mit Lebensdauerdaten und einer Cox-Regression

• Erstellt am 1.8.2023
• Überarbeitet am 9.4.2024
• Software: Minitab 22, 21

Ich habe am gleichen Datensatz sowohl eine Regression mit Lebensdauerdaten als auch eine Cox-Regression durchgeführt und erhalte sich widersprechende Ergebnisse im Hinblick auf die statistische Signifikanz eines Prädiktors.

Was sind die Unterschiede zwischen diesen beiden im Menü Zuverlässigkeit/Lebensdauer verfügbaren Regressionstypen?

Erläuterung

Der Unterschied zwischen der Regression mit Lebensdaten und der Cox-Regression basiert auf der Annahme über die Verteilung der Antwortvariablen. Bei der Regression mit Lebensdaten müssen Sie die Verteilung der Antwort angeben, beispielsweise Weibull, Lognormal oder Exponentiell.

Im Fall der Cox-Regression ist uns die übergeordnete Verteilung der Antwort egal. Dadurch ist das Modell flexibler. Eine Schlüsselannahme bei der Cox-Regression ist jedoch die proportionale Gefährdungsannahme. Ein Beispiel für diese Annahme: Wenn Menschen unterschiedliche Behandlungspläne haben, beispielsweise Behandlung A und Behandlung B, ist Behandlung A proportional zu Behandlung B. Patienten in Behandlung A erleben das Ereignis mit einer Geschwindigkeit, die proportional zur Behandlung ist B. Die Cox-Regression wird auch als Cox-Modell der proportionalen Gefahren bezeichnet. Auf dieses Werkzeug kann auch mit sogenannten semiparametrischen Modellen verwiesen werden. Auch hier gibt es keine Annahmen über die übergeordnete Verteilung, die parametrisch wäre. Die einzigen Parameter sind die Regressionsparameter. Deshalb ist es semiparametrisch.

Die Regression mit Lebensdaten ist vollständig parametrisch: Sie verfügen über das Regressionsmodell und die Verteilungsparameter zur Schätzung.