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[Begoihn]

Liebe Community,

im Rahmen meiner Promotion untersuche ich bei Frauen mit Gebährmutterhalskrebs die Länge des Zeitintervall, vom Beginn der ersten Symptome bis zur Diagnose.
Speziell würde ich gerne untersuchen ob es unabhängige Prädiktoren wie Alter (in 3 Gruppen), HIV-Status (kategorial, dichotom) und Wohnort (Stadt/Land, (kategorial,dichotom)) auf die Länge dieses Intervalls gibt. N ist ca 1600 , beide Daten (Symptombeginn, Diagnosezeitpunkt) sind bei allen Patientinnen vorhanden, es gibt also keine zensierten Fälle.

Liege ich richtig in der Annahme hier eine Cox-Regression durchzuführen? Und würde ich alle 3 Variablen gleichzeitig als Kovariaten einfügen oder erstmal alle einzeln und anschließend schrittweise die jeweils anderen hinzufügen?

Ist es sinnvoll erstmal die einzelnen Prädiktoren per Kaplan-Meyer auf Signifikanz zu prüfen oder kann ich mir das sparen durch die Cox-Regression?

Oder bin ich total auf dem Holzweg?

Herzliche Dank für die Hilfe!

[PonderStibbons]

Liege ich richtig in der Annahme hier eine Cox-Regression durchzuführen?

Die abhängige Variable ist ein Zeitintervall, demnach rationalskaliert. Warum nicht eine lineare Regression?

Alter (in 3 Gruppen),

Die Gruppeneinteilung muss inhaltlich schon extrem viel Sinn ergeben. Andernfalls gälte der Grundsatz, das das kategorisieren einer rational- oder intervallskalierten Variable zu herbem Informationsverlust und möglicherweise auch verzerrten Ergebnissen führt http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/M ... Continuous .

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Begoihn]

Die Gruppeneinteilung muss inhaltlich schon extrem viel Sinn ergeben

Das ist noch nicht ganz abschließend entschieden. Danke für den link!

Warum nicht eine lineare Regression?

Blöde Frage: Muss die unabhängige Variable bei der linearen Regression nicht kontinuierlich sein? Die sind bei mir ja kategorial.

Grüße!

[PonderStibbons]

Alter hatte ich jetzt mal als kontinuierlichen Prädiktor angenommen, aber
unabhängig davon, eine Regression geht auch mit kategorialen Variablen
(z.B. in Form von 0/1-Dummyvariablen, jede k-stufige Variable wird dazu
in k-1 Dummy-Variablen umgewandelt), das ist eng verwandt mit der
Varianzanalyse bzw. Kovarianzanalyse (die ginge in Deinem Falle ebenfalls
und wäre simpel zu rechnen).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Begoihn]

Danke für den Tipp, da werde ich mich mal einlesen.

Für den Fall dass ich die Entscheidung vor meinen Betreuern verteidigen muss:
Wo würde der Vorteil der linearen Regression gegenüber der Cox-Regression liegen?
Bzw. gibt es Gründe die grundsätzlich gegen eine Cox-Regression sprechen?

Beste Grüße!

[PonderStibbons]

Interessante Frage. Einen direkten Vergleich kenne ich nicht. Da time-to-event Daten meist extrem schief
verteilt sind, hat womöglich die Cox Regression auch ihre Vorteile.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons