Я использую смешанные эффекты моделей Cox с использованием функции coxme {coxme} в R, и я хотел бы проверить предположение о пропорциональной опасности.Предположение о пропорциональной опасности coxme
Я знаю, что предположение PH может быть проверено с помощью функции cox.zph {выживание} на модели cox.ph.
Однако я не могу найти эквивалент для моделей coxme.
В 2015 году аналогичный вопрос был отправлен here, но ответа не было.
мои вопросы: 1) как проверить PH предположение о смешанной модели coxme coxme? 2) если нет эквивалента cox.zph для моделей coxme, действительно ли для публикации в научной статье использовать модель смешанного эффекта coxme, но проверить предположение PH на модели cox.ph, идентичную модели coxme, но без случайных эффект?
Заранее благодарим за ответы. С уважением
1) Я думаю, что этот вопрос лучше подходит для Cross Validated. – adibender
2) Самый простой способ - преобразовать данные в формат счетчика (см., Например, 'survival :: survSplit' и добавить взаимодействие между переменной, для которой вы хотите проверить предположение PH и преобразование самой переменной времени (например, x * log (t)). См. здесь: https://www.jstatsoft.org/article/view/v061c01/v61c01.pdf – adibender
3) Вы можете включить термины «хрупкость» в вызов 'coxph', используя' хрупкость'. См. Примеры в «выживание :: хрупкость». Я думаю, вы должны иметь возможность использовать функцию cox.zph для объектов, возвращаемых функцией 'coxph', с условиями хрупкости. – adibender