Я пытаюсь провести самоконтролируемую серию случаев, используя пакет sccs из здесь. Это статистический метод, который берет «исходный» и «выставленный» периоды в течение времени, например, год жизни больного. Периоды воздействия могут представлять собой воздействие препарата, а измеряемый результат может быть побочным эффектом препарата, как, собственно, и было в моем случае.
Этот пакет по существу форматирует данные в интервалы исходного уровня и риска воздействия. Идентификатор пациента indivL (фактор), interval (целое число, количество дней), exposure статус (0/1), event статус (0/1). Затем он передает эти данные в survival::clogit как модель формы:
event ~ exposure + strata(indivL) + offset(log(interval))
Данные, подаваемые на clogit, представляют собой фрейм данных в форме:
indivL event eventday lower upper interval age exposure indiv aevent astart aend drugtype
* <fct> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <fct> <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 1 0. 22361 22219. 22252. 34. 1 0 1. 22361. 22219. 22460. 0.
2 1 0. 22361 22253. 22260. 8. 1 1 1. 22361. 22219. 22460. 0.
3 1 1. 22361 22261. 22460. 200. 1 0 1. 22361. 22219. 22460. 0.
4 2 0. 22401 22219. 22252. 34. 1 0 1. 22401. 22219. 22460. 0.
5 2 0. 22401 22253. 22260. 8. 1 1 1. 22401. 22219. 22460. 0.
6 2 1. 22401 22261. 22460. 200. 1 0 1. 22401. 22219. 22460. 0.
7 3 0. 31071 30834. 30863. 30. 1 0 2. 31071. 30834. 31075. 0.
8 3 0. 31071 30864. 30871. 8. 1 1 2. 31071. 30834. 31075. 0.
9 3 1. 31071 30872. 31075. 204. 1 0 2. 31071. 30834. 31075. 0.
10 4 1. 261 207. 356. 150. 1 0 3. 261. 207. 425. 0.
# ... with 1,211,460 more rows
У меня есть моя модель, которая хорошо работает, чтобы дать мне результат при использовании вышеизложенного. Однако я хочу добавить другие независимые переменные. Это бинарные категориальные числа, и я пробовал их как целые числа 0/1, так и двухуровневые факторы. Одним из примеров может быть drugtype. В этом случае модель принимает вид:
event ~ exposure + drugtype + strata(indivL) + offset(log(interval))
Моя ошибка:
Warning message:
In coxph(formula = Surv(rep(1, 176241L), event) ~ exposure + drugtype + :
X matrix deemed to be singular; variable 2
Моя модель:
--SNIP--
coxph(formula = Surv(rep(1, 176241L), event) ~ exposure + drugtype +
strata(indivL) + offset(log(interval)), data = chopdat, method = "exact")
n= 176049, number of events= 58602
(192 observations deleted due to missingness)
coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|)
exposure1 0.70760 2.02912 0.01662 42.57 <0.0000000000000002 ***
drugtype NA NA 0.00000 NA NA
--SNIP--
Как видите, ему не нравится drugtype, которая является бинарной переменной.
Оглядевшись, я наткнулся на несколько источников, которые предполагают, что проблема связана с «идеальной классификацией», то есть одна из моих переменных точно предсказывает наличие другой. Однако, используя xtabs(), я получаю:
> xtabs(~drugtype + event, data = chopdat)
event
drugtype 0 1
0 778306 388279
1 29344 14625
а также
> xtabs(~ exposure + event, data = chopdat)
event
exposure 0 1
0 427482 380101
1 380788 23113
а также
> xtabs(~ drugtype + exposure, data = chopdat)
drugtype
exposure 0 1
0 777655 29308
1 388930 14661
Предполагая, что существует хорошее распределение и нет идеальной классификации.
Может ли кто-нибудь указать мне в правильном направлении для получения дополнительной информации об этом? Я чувствую, что достиг предела своих возможностей с документацией и поиском других ответов на этот вопрос в StackOverflow.
Большое спасибо.
drugtypeотevents? - person Mike schedule 11.06.2018xtabs()- person JWC schedule 11.06.2018datи кадром данныхchopdat,chopdatиспользуется в модели, аdatиспользуется вxtabs? - person Mike schedule 11.06.2018event ~ drugtype, я получаю:X matrix deemed to be singular; variable 1- person JWC schedule 12.06.2018drugtypeимеет только значения 0 (я понимаю, что вы не показали весь фрейм данных). Также почему вы указываете компонент времени как вектор от 1 до длины вашего df? - person Mike schedule 12.06.2018