統計のコツのこつ(25)

今回は、
「すぐに役立つ統計のコツ」第８章(139ページ)の「コックス比例ハザード・モデル」をご紹介しましょう。

前回までは、本書の例題を使って「R」での実行方法をご紹介して来ましたが、今回は、「R」のサンプルを使って見ましょう。
library(survival)のデータ"lung"を使って、Cox をやって見ましょう。

次のコマンドで"lung"データを読み込んで下さい.
「R version 3.2.3」の場合ですので、version で違うかも知れません。

 

library(survival)
data(lung)
head(lung) #データの確認です

 

 #説明変数(sex)で生存分析をやってみましょう

surv.fit <- survfit(Surv(time,status) ~ sex, data=lung)
summary(surv.fit)

 

 #Coxをやってみましょう

cox.fit <- coxph(Surv(time, status) ~ age +sex +ph.ecog +ph.karno +pat.karno , data=lung)
summary(cox.fit)

 

いかがですか・・・、

 

「すぐに役立つ統計のコツ」第８章(139ページ)を参考に出力結果を見て下さい。

 

生存曲線は、
　plot(surv.fit)

 

で図１の様に描くことが出来ます。

図１　生存曲線

また、
cox.fit の生存曲線は、
plot(survfit(cox.fit))

 

で図２の様に描くことが出来ます。

 

図２　cox.fit の生存曲線

「すぐに役立つ統計のコツ」(オーム社)は Excelとフリーオンラインソフトを使ったすぐに役立つ統計のコツ（方法）をご紹介しています。Excelで煩雑な分析はフリーオンラインソフトを積極的に利用してみましょう。
しかし、
自己責任ですので例題などを実行し間違いのないことを確かめて使用しましょう。

本書で紹介したフリーオンラインソフトは「R」がベースとなっています。データ解析環境「R」はコマンド操作だし、ライブラリーのインストールも最初は分かり難く面倒かも知れません。
だけど、
なれれば Excelと同じように使いこなせるものです。今回で一応、「すぐに役立つ統計のコツ」(オーム社)のご紹介は終わります。

本書の立ち読みは以下にアクセスしてみて下さい。

 

http://www.e-hon.ne.jp/bec/SA/Detail?refShinCode=0100000000000033365048&Action_id=121&Sza_id=B0

 

引き続き、
落穂ひろい的に気づいた事をご紹介したいと思っています。

 

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