不好意思 自己非本科出身 請教高手 最近幫老闆分析兩種藥物(0,1) 對生存的影響 兩者的追蹤時間 有滿大差別(平均約69m對上27m) 發生次數也是組別1稍少(event/total= 10/84 對上 5/63) 初步分析Kaplan-Meier, log-rank P = 0.115 Cox單變相時 P = 0.125 多變相回歸操作時: 只丟cox單變相alpha<0.2的結果 P=0.09 但是!!! 加上老闆覺得很重要的covariates (單變相都>0.2，共7-9個) 兩藥物變成 P<0.05 這跟老闆預期的不一樣 理論上多變相 covariates應該是越加會越不顯著才對? 已確認過 沒有共線性問題 VIF都在1~1.5之間 除了說需要更多樣本&追蹤時間以外 請問在統計上 要怎麼解釋 比較合理呢? 謝謝QQ --

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