안녕하세요 교수님.
생존 사망 관련 Logistic regression 진행하다가 보니 C.I : 30 ~ 1700 이런식으로 매우 넓게 나오는데
인터넷을 찾아보니 여러가지 이유가 있는데 sample size가 작은 경우나 evnet incidence가 적은 경우 그럴 수 있다고 하는데
missing 없는 분석 registry Total 3000명정도 되고 그중 생존이 2800명정도 사망이 200명정도여 제가 보기에는 사망 숫자가
생존에 비해서 너무 적어서 그런 듯 합니다. 이런경우 어떻게 하는 것이 좋을 까요? P value는 univ. 나 multi 모두 유의하고
Cubic spline curve 및 K-M curve 그려보아도 유의하게 나오는데 보통 논문에서 저렇게 wide range C.I 을 제시한 것을 본적이 없어서요.
인터넷에 보면 Bootstraping등의 방법등이 있는것 같은데 잘 이해가 가지는 않네요. 어떤 식으로 하면 좋을지 고진선처 부탁드립니다
감사합니다
Comment 1
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cardiomoon
2022.09.03 18:30
No. | Subject | Author | Date |
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로지스틱회귀나 생존분석에서는 로그변환을 하므로 CI 가 클수 있습니다. 경우에 따라 무한대로 나올수도 있습니다. 결과 나온대로 쓰시는 것이 어떨까요?