[問題] 將不顯著的變項仍丟入COX的解釋

看板Statistics作者 (安)時間11年前 (2014/06/14 14:13), 編輯推噓0(007)
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大家好,小弟我最近遇到一個問題, 想聽聽各位統計專家的經驗該如何解釋, 小弟的論文是以Cox regression去做分析, 自變項為不同用藥處方, 控制變項為病患特性,醫師特性,醫院特性 而在跑Cox regression時, 老闆覺得不管控制變項在雙變項分析時有沒有顯著最後都全部丟入model跑COX, 但是最近遇到口委問我的一個問題: 他說你不顯著的變項為什麼要丟進去跑COX呢? 而且這些變項間存在著共線性你也沒做共線性分析, 再加上若將不顯著的變項拿掉後你的結果也沒有變, 那為什麼要這麼做呢? 而我的回答是: 我們的研究主要是要看不同用藥處方的存活情形與HR, 而非追求最後最合適的MODEL, 因此就算控制變項在雙變項分析時不顯著仍然會丟入MODEL進行控制, 以求最後在所有的因素控制下用藥處方的HR, 再加上我個人覺得就算雙變項不顯著,也不能代表這兩組間的情形一樣, 我覺得仍然有差異,只是差異為大到顯著。 最後口委覺得這個回答沒有達到他想要的, 因為他覺得控制變項丟入越多,在組合上越多,表示越不穩定。 想請問各位在經驗上如果遇到不顯著的變項仍然要丟入回歸時, 大家會怎麼解釋比較恰當?(口委說明下周口試就是要問我這個問題....) 再麻煩各位提供意見了 謝謝 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.168.41.81 ※ 文章網址: http://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1402726437.A.D85.html

06/16 18:25, , 1F
口委問的很有道理! 如果只是初步簡單分析時不顯著可能因那關
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係不真實, 但在最後模型如出現一堆不顯著的變項, 這結果可能
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是很糟的, 特別是解釋變項存在多重共線性問題時, 可能連計算
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的正確性都有問題.
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最後模型一定要放入不顯著的解釋變項的話, 必須有很充足、積
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06/16 18:28, , 6F
極的理由.
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06/17 16:36, , 7F
感謝你的回覆,結果最後是說服我老闆把不顯著的變項拿掉
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