生存期間に対する多変量解析(Cox比例ハザード回帰)

このページでは、Cox比例ハザードモデルを用いて、生存データの多変量解析を行う機能を提供します。

Cox比例ハザードモデルは、生存時間と一つ以上の予測変数との関係を解析するための手法です。 このモデルは、生存時間に影響を与える複数の変数（例えば、年齢、性別、治療法など）を同時に考慮して解析します。

• 変数の選択: 説明変数として年齢、性別、治療法など、複数の変数を含めることができます。
• 変数間の関係: これらの変数が個別に、または相互に生存時間にどのように影響を与えるかを解析します。
• リスクの評価: 各変数が生存リスクに与える相対的な影響を評価します。

• 観察期間: 観察開始から、観察打ち切りもしくはイベント発生までの期間です。
  • 日数を年に変換するなどの機能がありますので、事前の変換処理は不要です。
  • 日付や時刻のデータを観察期間として使用する場合は、「データ処理」メニューの「日付・時刻計算」機能にて事前に変換処理を行ってください。
• イベント (二値変数): 例えば「死亡」などのイベントの有無を設定します。
  • ユーザーは任意の値をイベントとして設定できますが、デフォルトでは “1” がイベントの発生、“0” が観察打ち切りを意味します。
  • どちらか片方だけを指定し、もう片方は「それ以外」にできますので、必ずしも二値変数でなくとも構いません。
• 説明変数: Cox比例ハザードモデルを構築するための予測変数を指定します。連続変数と、カテゴリカル変数は明示的に分けて設定します。すなわち、0, 1 からなる変数はすべて数値ですが扱いはカテゴリカル変数となります。
• 層別化変数: 比例ハザード性の仮定を満たさない変数がある場合、その変数を層別化変数に指定することで対処できます。層別化した変数は各層で別々のベースラインハザードが推定されますが、ハザード比は算出されません。層別化変数は変数選択を行っても常にモデルに保持されます。
• クラスター変数: 同一施設の患者や同一家族のメンバーなど、データに階層構造やグループ構造がある場合に指定します。クラスター変数を指定すると、クラスター内の相関を考慮したロバスト標準誤差が自動的に計算されます。クラスター変数は変数選択を行っても常にモデルに保持されます。
• 統計モデル詳細設定:
  • 変数選択: 説明変数を自動選択する手法を指定します。AICを用いたステップワイズの変数選択、BICを用いたステップワイズの変数選択から指定できます。層別化変数とクラスター変数は変数選択の対象外となり、常にモデルに含まれます。
  • 生存曲線: ベースライン生存曲線を描画するかどうかを指定します。層別化変数を指定した場合は層ごとに曲線が分かれて表示されます。クラスター変数は標準誤差の補正にのみ影響し、生存曲線の形状には影響しません。

比例ハザード性の検定は常に実行されます。Cox比例ハザードモデルでは、ハザード比が時間によらず一定であるという仮定（比例ハザード性）が前提となります。検定の結果、p値が0.05未満の変数がある場合は、その変数を層別化変数に移動することで対処できる場合があります。