作者andy155030 (安)
看板Statistics
标题[讨论] 将不显着的变项仍丢入COX的解释
时间Sat Jun 14 14:13:55 2014
大家好,小弟我最近遇到一个问题,
想听听各位统计专家的经验该如何解释,
小弟的论文是以Cox regression去做分析,
自变项为不同用药处方,
控制变项为病患特性,医师特性,医院特性
而在跑Cox regression时,
老板觉得不管控制变项在双变项分析时有没有显着最後都全部丢入model跑COX,
但是最近遇到口委问我的一个问题：
他说你不显着的变项为什麽要丢进去跑COX呢？
而且这些变项间存在着共线性你也没做共线性分析,
再加上若将不显着的变项拿掉後你的结果也没有变,
那为什麽要这麽做呢？
而我的回答是：
我们的研究主要是要看不同用药处方的存活情形与HR,
而非追求最後最合适的MODEL,
因此就算控制变项在双变项分析时不显着仍然会丢入MODEL进行控制,
以求最後在所有的因素控制下用药处方的HR,
再加上我个人觉得就算双变项不显着,也不能代表这两组间的情形一样,
我觉得仍然有差异,只是差异为大到显着。
最後口委觉得这个回答没有达到他想要的,
因为他觉得控制变项丢入越多,在组合上越多,表示越不稳定。
想请问各位在经验上如果遇到不显着的变项仍然要丢入回归时,
大家会怎麽解释比较恰当？(口委说明下周口试就是要问我这个问题....)
再麻烦各位提供意见了
谢谢
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1F：→ yhliu:口委问的很有道理! 如果只是初步简单分析时不显着可能因那关 06/16 18:25
2F：→ yhliu:系不真实, 但在最後模型如出现一堆不显着的变项, 这结果可能 06/16 18:26
3F：→ yhliu:是很糟的, 特别是解释变项存在多重共线性问题时, 可能连计算 06/16 18:26
4F：→ yhliu:的正确性都有问题. 06/16 18:27
5F：→ yhliu:最後模型一定要放入不显着的解释变项的话, 必须有很充足、积 06/16 18:28
6F：→ yhliu:极的理由. 06/16 18:28
7F：→ andy155030:感谢你的回覆,结果最後是说服我老板把不显着的变项拿掉 06/17 16:36