안녕하세요 공남녀 스텔라입니다. 비례 콕스 회귀 분석(Cox proportional hazards regression analysis)은 생존 분석(survival analysis)의 일종으로, 주어진 변수가 사건 발생 시간에 미치는 영향을 평가하는 데 사용됩니다.
비례 회귀 분석으로 알수 있는 것
- 위험 비율 (Hazard Ratio):
- 각 독립 변수의 단위 변화가 사건 발생 위험에 미치는 상대적 영향을 나타냅니다. 예를 들어, 특정 치료가 생존 시간을 얼마나 증가 또는 감소시키는지 평가할 수 있습니다.
- Exp(B) 값으로 표현되며, 1보다 크면 사건 발생 위험이 증가하고, 1보다 작으면 위험이 감소합니다.
- 유의성 검정 (Significance Testing):
- 각 독립 변수의 회귀 계수에 대한 p-값을 통해 해당 변수가 사건 발생 시간에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는지 판단할 수 있습니다.
- 일반적으로 p-값이 0.05보다 작으면 유의미한 변수로 간주됩니다.
- 예측 모델:
- 주어진 독립 변수들을 바탕으로 사건 발생 시간을 예측하는 모델을 만들 수 있습니다. 이 모델을 통해 새로운 데이터에 대한 생존 확률을 예측할 수 있습니다.
- 변수의 중요도 및 영향력:
- 각 변수의 회귀 계수 및 위험 비율을 통해 변수들의 상대적 중요도와 영향력을 비교할 수 있습니다. 예를 들어, 여러 위험 요인 중 어느 요인이 가장 큰 영향을 미치는지 알 수 있습니다.
- 모델 적합도 평가:
- -2 Log Likelihood, AIC (Akaike Information Criterion), BIC (Bayesian Information Criterion) 등의 지표를 통해 모델의 적합도를 평가할 수 있습니다. 적합도가 높을수록 데이터에 더 잘 맞는 모델이라고 할 수 있습니다.
- 잔차 분석 및 모델 진단:
- Schoenfeld 잔차를 통해 비례 위험 가정의 충족 여부를 검토할 수 있습니다. 이 가정이 충족되지 않으면 모델이 부적합할 수 있습니다.
- Deviance Residuals, Martingale Residuals 등을 통해 모델의 진단과 개선이 가능합니다.
- 시간 변화 효과:
- 시간에 따른 변수의 효과 변화를 평가할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 치료가 시간 경과에 따라 더 효과적이거나 덜 효과적이 되는지 분석할 수 있습니다.
비례 콕스 회귀 분석을 통해 얻은 이러한 정보를 바탕으로 생존 데이터의 특성을 이해하고, 예측 모델을 개선하며, 관련 요인들의 영향을 명확히 할 수 있습니다.
SPSS로 비례 콕스 회귀 분석 하는 법
비례 콕스 회귀 분석은 생존 분석에서 널리 사용되는 방법 중 하나입니다. SPSS를 사용하여 비례 콕스 회귀 분석을 수행하는 방법은 다음과 같습니다.
- 데이터 준비:
- 데이터를 SPSS에 입력하거나 불러옵니다.
- 생존 시간 변수를 정리하고, 상태 변수를 정리합니다. 상태 변수는 이벤트가 발생했는지 여부를 나타내는 변수입니다.
- 콕스 회귀 분석 수행:
- Analyze 메뉴를 클릭합니다.
- Survival -> Cox Regression을 선택합니다.
- 변수 지정:
- Time: 생존 시간 변수를 지정합니다.
- Status: 이벤트가 발생했는지 여부를 나타내는 상태 변수를 지정합니다. 이벤트가 발생했을 때의 값을 지정해야 합니다 (예: 1).
- Covariates: 회귀 분석에 포함할 공변량(독립 변수)들을 지정합니다.
- 모델 옵션 설정:
- Method에서 적절한 변수를 포함하는 방법을 선택합니다 (예: Enter).
- Plots 버튼을 눌러서 잔차 또는 기타 그래프를 추가로 설정할 수 있습니다.
- Options 버튼을 눌러서 다양한 추가 옵션을 설정할 수 있습니다 (예: 추정 방법, 신뢰구간 등).
- 분석 실행:
- 설정을 완료한 후 OK 버튼을 클릭하여 분석을 실행합니다.
- 결과 해석:
- 출력된 결과에서 Variables in the Equation 테이블을 확인합니다. 이 테이블에는 각 공변량의 회귀 계수, 표준 오차, Wald 통계량, 자유도, p-값 등이 포함되어 있습니다.
- Exp(B) 열은 각 변수의 위험 비율(Hazard Ratio)을 나타냅니다. 이는 공변량의 1단위 증가에 따른 사건 발생 위험의 비율을 의미합니다.
- 모델의 적합도를 평가하기 위해 -2 Log Likelihood, AIC, BIC 등도 확인할 수 있습니다.
이 과정에 따라 SPSS에서 비례 콕스 회귀 분석을 수행하고 결과를 해석할 수 있습니다. 데이터에 따라 추가적인 단계나 조정이 필요할 수 있습니다.
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