TAILIEUCHUNG - Giáo trình -Phân tích số liệu bằng R-chương 13-14

13 Phân tích sự kiện (event history hay survival analysis) Qua ba chương trước, chúng ta đã làm quen với các mô hình thống kê cho các biến phụ thuốc liên tục (như áp suất máu) và biến bậc thứ (như có/không, bệnh hay không bệnh). Trong nghiên cứu khoa học, và đặc biệt là y học và kĩ thuật, có khi nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu ảnh hưởng đến các biến phụ thuộc mang tính thời gian. Nhà kinh tế học John Maynard Keynes từng nói một câu có liên quan đến chủ đề mà tôi sẽ mô tả. | 13 Phân tích sự kiện event history hay survival analysis Qua ba chương trước chúng ta đã làm quen với các mô hình thống kê cho các biến phụ thuốc liên tục như áp suất máu và biến bậc thứ như có không bệnh hay không bệnh . Trong nghiên cứu khoa học và đặc biệt là y học và kĩ thuật có khi nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu ảnh hưởng đến các biến phụ thuộc mang tính thời gian. Nhà kinh tế học John Maynard Keynes từng nói một câu có liên quan đến chủ đề mà tôi sẽ mô tả trong chương này như sau Về lâu về dài tất cả chúng ta đều chết cái khác nhau là chết sớm hay chết muộn mà thôi. Thành ra ở đây việc theo dõi hay mô tả một biến bậc thứ như sống hay chết tuy quan trọng nhưng . không chính xác. Cái biến số quan trọng hơn và chính xác hơn là thời gian dẫn đến việc sự kiện xảy ra. Trong các nghiên cứu y học kể cả nghiên cứu lâm sàng các nhà nghiên cứu thường theo dõi bệnh nhân trong một thời gian có khi lên đến vài mươi năm. Biến cố xảy ra trong thời gian đó như có bệnh hay không có bệnh sống hay chết . là những biến cố có ý nghĩa lâm sàng nhất định nhưng thời gian dẫn đến bệnh nhân mắc bệnh hay chết còn quan trọng hơn cho việc đánh giá ảnh hưởng của một thuật điều trị hay một yếu tố nguy cơ. Nhưng thời gian này khác nhau giữa các bệnh nhân. Chẳng hạn như thời điểm từ lúc điều trị ung thư đến thời điểm bệnh nhân chết rất khác nhau giữa các bệnh nhân và độ khác biệt đó có thể tùy thuộc vào các yếu tố như độ tuổi giới tính tình trạng bệnh và các yếu tố mà có khi chúng ta không chưa đo lường được như tương tác giữa các gen. Mô hình chính để thể hiện mối liên hệ giữa thời gian dẫn đến bệnh hay không bệnh và các yếu tố nguy cơ risk factors là mô hình có tên là survival analysis có thể tạm dịch là phân tích sống sót . Cụm từ survival analysis xuất phát từ nghiên cứu trong bảo hiểm và giới nghiên cứu y khoa từ đó dùng cụm từ cho bộ môn của mình. Nhưng như nói trên sống chết không phải là biến duy nhất vì trong thực tế chúng ta cũng có những biến như có bệnh hay không bệnh xảy ra hay

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.