
Ferramenta De Análise De Sobrevivência
A ferramenta de análise de sobrevivência implementa métodos comuns de análise de sobrevivência. Modelos de sobrevivência modelo o tempo até a ocorrência de um evento (por exemplo, lapso de vida apólice de seguro). Os modelos de sobrevivência são únicos no que caracterizam a censura; um teste ou julgamento pode terminar antes de tal evento ocorrer (por exemplo, um detentor da apólice pode falecer antes que a apólice possa expirar).
Esta ferramenta não é instalada automaticamente com o Alteryx designer ou as ferramentas R. Para usar essa ferramenta, faça o download da Galeria do Alteryx Analytics.
Esta ferramenta pode ser usada para dois fins (determinado com base nas definições de configuração):
- Para obter uma visão sobre a "função de sobrevivência" de um DataSet (ou seja, para estimar uma distribuição de tempos de sobrevivência em uma população).
- Determinar se fatores específicos influenciam a função de sobrevivência de uma população (por exemplo, comparar funções de sobrevivência entre grupos).
Configuração da ferramenta
Use a guia parâmetros necessários para definir os controles para a geração de modelo.
- Nome do modelo: Cada modelo precisa de ser dado um nome assim que pode mais tarde ser identificado. Os nomes de modelo devem começar com uma letra e podem conter letras, números e o período de caracteres especiais (".") e sublinhado ("_"). Nenhum outro caractere especial é permitido, e R é diferencia maiúsculas de minúsculas.
- Tipo de entrada: Selecione uma das
Seguir (dependendo dos dados no fluxo de dados).- Os dados contêm durações: Os dados incluem um campo representando durações.
- Selecionar
Duração variável: selecione o campo que representa as durações.
- Selecionar
- Os dados contêm horários de início e de parada: Os dados incluem um campo que representa as horas de início e um campo que representa os tempos de parada.
- Selecione a hora de início/esquerda censor variável: Selecione o campo que representa as horas de início.
- Selecione a hora de término/censura direita variável: Selecione o campo que representa as horas de término.
- Os dados contêm durações: Os dados incluem um campo representando durações.
- Censura:
- Os dados são censurados à esquerda: Os dados incluem um campo representando 0/1 censura do início da vida do registro.
- Selecione a variável de censura à esquerda: Selecione uma variável 0/1, onde 0 representa a censura, e 1 indica que a vida de um registro começou na hora de início ou em 0 (se "dados contém durações" foi especificado anteriormente).
- Os dados são censurados à direita: Os dados incluem um campo representando 0/1 truncamento do final da vida do registro.
- Selecione a variável de censura à direita: Selecione uma variável 0/1, onde 0 representa a censura e 1 indica que a vida de um registro terminou na hora de término ou na duração (se "dados contém durações" foi especificado anteriormente).
- Os dados são censurados à esquerda: Os dados incluem um campo representando 0/1 censura do início da vida do registro.
Use a guia opções de análise para definir melhor como a análise é calculada.
- Estimativa de Kaplan-Meier: Esta opção encontrará a curva de sobrevivência de um conjunto de dados com uma opção para agrupar por uma variável.
- Escolher
campo para agruparPor: Esta opção permite a comparação de curvas de sobrevivência de diferentes grupos.- Selecione a variável de agrupamento: Selecione o campo correspondente à variável de agrupamento.
- Use o intervalo de confiança: Esta opção exibirá os limites superior e inferior para a plotagem da estimativa de KM, bem como em sua tabela.
- Nível de confiança da entrada: Insira o nível de confiança no qual calcular limites superiores e inferiores para estimativa de KM.
- Riscos proporcionais de Cox: Use para ver o impacto e o significado das covariáveis que afetam a curva de sobrevivência.
- Selecione variáveis preditoras: Pelo menos um deve ser selecionado.
- Método para a manipulação do laço: O método pelo qual lidar com tempos empatados. * *
- Inclua pesos do caso: Esta opção permite a seleção de um campo contendo pesos para cada registro.
- Selecione campo especificando pesos: Selecione o campo que contém pesos de caso.
- Escolher
Use a guia opções de gráficos para definir os controles da saída gráfica.
- Tamanho do lote: Selecione polegadas ou centímetros para o tamanho do gráfico.
- Resolução do gráfico: selecione a resolução do gráfico em pontos por polegada — 1x (96 dpi), 2x (192 dpi) ou 3x (288 dpi). A resolução mais baixa cria um arquivo menor e é melhor para visualização em um monitor. Maior resolução cria um arquivo maior com melhor qualidade de impressão.
Visualizar a saída
Conecte uma ferramenta Navegar a cada âncora de saída para exibir os resultados.
O Anchor: consiste em uma tabela do modelo serializado com o nome do modelo e o tamanho do objeto. A disponibilidade de vários modelos dependerá da escolha do "tipo de análise" em "opções de análise".
- Análise sumária-objeto Surv, objeto estimado Kaplan-Meier
- Análise de agrupamento-objeto Surv, objeto de estimativa Kaplan-Meier, objeto de perigos proporcionais Cox
- Análise de fator-objeto Surv, objeto de riscos proporcionais Cox
O modelo Cox pH pode ser acedido directamente a partir do segundo elemento da saída da saída o. Se esse modelo for ' Model ', os objetos Surv e KMest podem ser acessados por ' Model $ Surv ' e ' Model $ KMest ', respectivamente.
R Anchor: consiste nos trechos de relatório gerados pela ferramenta de análise de sobrevivência, dependendo da escolha do "tipo de análise" em "opções de análise".
- Análise sumária-estatísticas sumárias e um gráfico da função de sobrevivência.
- Análise de agrupamento-estatísticas sumárias; vs resultados esperados observados para cada grupo; resultados de teste de comparação de grupo para semelhança de grupos para logrank, relação de probabilidade e testes de Wald; um gráfico que compara as curvas de sobrevivência de diferentes grupos; e curvas de sobrevivência distintas e curvas de perigo cumulativo para cada grupo.
- Análise de factor-estatísticas sumárias; resultados do teste de análise de fator para impacto de variáveis preditivas para logrank, relação de probabilidade e testes de Wald; e um resumo do modelo de perigos proporcionais Cox detalhando o impacto dos preditores.
D âncora: para análise sumária e análise de agrupamento (caso em que um campo extra é adicionado especificando grupo), isso constrói a estimativa de Kaplan-Meier para as curvas de sobrevivência. Para análise de factor, não é fornecida.
*https://en.wikipedia.org/wiki/Survival_analysis
**https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/survival/html/coxph.html