Wie werden die Gefährdungsquoten eines proportionalen Cox-Gefährdungsmodells in Englisch angegeben?

Meines Wissens nach vergleicht eine Hazard Ratio aus einem proportionalen Cox-Hazard-Modell die Auswirkung eines bestimmten Faktors auf die Hazard Rate mit einer Referenzgruppe. Wie würden Sie das einem Publikum melden, das keine Statistiken kennt?

Versuchen wir ein Beispiel zu formulieren. Nehmen wir an, wir lassen die Leute untersuchen, wie lange es dauert, bis sie eine Couch kaufen. Wir zensieren nach 3 Jahren. Für dieses Beispiel haben wir zwei Faktoren: Alter <30 oder> = 30, ob sie eine Katze besitzen. Es stellt sich heraus, dass das Gefährdungsverhältnis von "besitzt Katze" zur Referenzgruppe (Alter <30, "besitzt Katze nicht") 1,2 und signifikant ist (sagen wir p <0,05).

Habe ich zu Recht gesagt, dass dies alles bedeutet: Katzenbesitzer haben innerhalb von 3 Jahren mehr Events (Couchkauf) ODER dass die Zeit bis zum Event (Couchkauf) für Katzenbesitzer schneller ist, ODER eine Kombination dieser beiden Dinge?

Bearbeiten : Angenommen, das Ereignis ist der erste Kauf der Couch innerhalb dieses Zeitraums (falls einer eintritt). Mit diesem Modell können wir nicht mehrere Käufe innerhalb des Zeitraums analysieren.

survival cox-model

— dfrankow
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Antworten:

Eine Hazard Ratio ist eine Rate Ratio. Eine Rate ist "Ereignisse pro Zeiteinheit". Da das Cox-Modell zu allen Zeitpunkten proportionale Gefahren angibt, bedeutet eine Gefahrenquote von 1,2, dass die Quote der Couch-Einkäufe in der Gruppe "Owns Cat" zu jedem untersuchten Zeitpunkt 20% höher ist als die Quote in der Gruppe "Doesn" 't own cat "Gruppe.

Ich würde also sagen, dass Ihre erste Behauptung (Katzenbesitzer haben mehr Ereignisse [Couchkauf] innerhalb von 3 Jahren) richtig ist, mit der Ausnahme, dass sie nicht nur mehr Ereignisse innerhalb von 3 Jahren haben, sondern auch mehr Ereignisse zu einem bestimmten Zeitpunkt innerhalb dieser Jahre (augenblicklich) Gefahr). Vielleicht ein subtiler Unterschied.

Ich denke, die Schlussfolgerung ist, dass durch Katzen verursachte Schäden zu mehr Couchkäufen führen könnten? :)

— pmgjones
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Wenn also die beiden Gruppen die gleiche Anzahl von Ereignissen haben, eines davon jedoch sofort und das andere direkt am Ende eintritt, beträgt die Hazard Ratio 1? Das heißt, die Zeit bis zum Ereignis wirkt sich nicht auf die Gefahrenquoten aus.

— Dfrankow

Diese Art von Daten würde die Proportional-Hazard-Annahme des Cox-Modells nicht erfüllen und würde besser unter Verwendung einer anderen angenommenen Verteilung modelliert werden.

— pmgjones

Aha, guter Punkt. Stimmt es also, dass die Zeit bis zum Ereignis die Gefahrenquoten nicht beeinflusst (außer indirekt durch einen Unterschied in der Anzahl der Ereignisse)?

— Dfrankow

.. weil das die Annahme proportionaler Gefahren ist (die Cox-Modellannahme)?

— Dfrankow

Die Aussage, dass Katzenbesitzer mehr Ereignisse innerhalb von 3 Jahren haben, könnte falsch verstanden werden, wenn einzelne Katzenbesitzer mehr als eine Couch kaufen (als Katzenbesitzer empfehle ich dies nicht!). Das Cox-Modell wird in der Regel auf die Sterblichkeit angewendet (Sie sterben offensichtlich nur einmal), bei der es jedoch keine solche Mehrdeutigkeit geben sollte.

— Shabbychef

Für ein reines Laienpublikum würde ich sagen: "Katzenbesitzer kaufen mit 1,2-facher Wahrscheinlichkeit eine Couch als Nicht-Katzenbesitzer."

Dinge wie "zu jedem Zeitpunkt während des Studienzeitraums" oder der Versuch, die Idee einer Gefahr zu definieren, nähern sich für die meisten Menschen der Wurstherstellung und bringen sie nicht mehr dazu, den Kern Ihrer Ergebnisse zu verstehen - was auch immer ist der eigentliche Punkt einer solchen Zusammenfassung.

— Fomite
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Wem auch immer dies abgelehnt wurde, es scheint mir eine sehr gute Antwort zu sein, und es verdient eine Rechtfertigung dafür, warum die Ablehnung gegeben wurde. @EpiGrad, ich habe noch nie gehört, dass die Umgangssprache "der Wurstherstellung nahe kommt". Weißt du, woher dieses Sprichwort kommt?

— Andy W

Vielen Dank für das Vertrauensvotum :) Es ist eine Adaption des Spruchs "Es gibt zwei Dinge, die Sie nicht wissen möchten, wie sie hergestellt wurden, Gesetz und Würste" - ich habe gehört, dass mehrere Leute es an Statistiken angepasst haben.

— Fomite

$X$ $1$ $0$

$\frac{h(t | X = 1)}{h(t | X = 0)} = 1.2 \hspace{2cm}$ (1)

$h(t | X=x)$ $t$ $X = x$

$t$ $t$ $t$

Mit anderen Worten, (1) ist das Verhältnis der Risiken, die der Kauf einer Couch für eine Person mit einer Katze zu jedem Zeitpunkt mit sich bringt, zu einer Person, die keine Katze hat.

$t$

$1$

— Ocram
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Ich bin mit Ihren Fakten nicht einverstanden, aber Ihre englischen Zusammenfassungen scheinen für einen Nicht-Statistiker nicht leicht zu lesen zu sein: 1) "Das Verhältnis der Risiken, die der Kauf einer Couch für eine Person mit einem Katzenverwandten zu jeder Zeit mit sich bringt an eine Person, die keine Katze hat "??; 2) "Die Gefahr, jederzeit eine Couch zu kaufen, ist für eine Person, die eine Katze hat, höher als die einer Person, die keine Katze hat" ?? Denken Sie daran, bei dieser Frage geht es darum, wie man auf Englisch für ein nicht technisches Publikum spricht.

— Dfrankow

@dfrankow: da stimme ich nicht zu: das ist nicht technisch, sondern "rigoros". Wenn Sie nicht über Gefahren sprechen möchten, sollten Sie das Cox-Modell nicht verwenden ...

— ocram

Ich stimme mit dfrankow überein - es gibt einen großen Unterschied zwischen der Auswahl des geeigneten statistischen Tests und der Übermittlung dieses Ergebnisses an ein Laienpublikum. Und in diesem Fall „rigorose“ ist technisch - und kontraproduktiv für viele Zuschauer.

— Fomite

@EpiGard: Ich stimme zu, dass es schwierig ist, Statistiken einem Laienpublikum zu übermitteln. Dennoch ist es die Pflicht des Statistikers, die Ergebnisse genau zu interpretieren. Andernfalls würde die Software sie ersetzen! "Katzenbesitzer kaufen mit 1,2-facher Wahrscheinlichkeit eine Couch als Nicht-Katzenbesitzer." würde übersetzt werden durch "Pr (Kauf einer Couch | Katze) = 1,2 Pr (Kauf einer Couch | nicht Katze)". Dies ist nicht, was Dfrankow kommunizieren will ...

— Ocram