Residuos de Schoenfeld

En un modelo de riesgos proporcionales de Cox con muchas variables, si los residuos de Schoenfeld no son planos para una de las variables, ¿esto invalida todo el modelo o solo se puede ignorar la variable de bajo rendimiento? Es decir, interprete los coeficientes para las otras variables, pero no interprete los coeficientes resultantes para la variable de bajo rendimiento.

Hay varias formas estándar de tratar con un modelo donde los residuos de Schoenfeld no son planos. Supongamos por el momento que no podemos hacerlos.

El juicio de los riesgos proporcionales (PH) debe basarse en los resultados de una prueba estadística formal y la gráfica de residuos de Schoenfeld (SR) juntos.

Si la gráfica SR para una variable dada muestra una desviación de una línea recta mientras permanece plana para el resto de las variables, entonces es algo que no debe ignorar. Lo primero que puede hacer es mirar los resultados de la prueba global. La prueba global podría indicar que la suposición general de PH es verdadera [o no]. Si la prueba global está bien, entonces cambiar la categoría de referencia de la variable para la cual la suposición no era cierta, es posible que pueda lograr PH. Los riesgos pueden ser proporcionales en comparación con una categoría de referencia, pero no con la otra. Por lo tanto, al cambiar las categorías de referencia, es posible que pueda encontrar la categoría que da como resultado que la suposición de PH sea verdadera.

Si el cambio no resuelve su problema, y ​​suponiendo que tiene las variables correctas en su modelo, esto indica que los riesgos no son proporcionales para esta variable en particular, es decir, diferentes riesgos en diferentes puntos de tiempo. Por lo tanto, es posible que desee introducir la interacción entre la variable y el tiempo en su modelo.