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Survival Analysis Tool Icon Ereigniszeitanalyse-Tool

Das Tool „Ereigniszeitanalyse“ implementiert allgemeine Methoden der Ereigniszeitanalyse. Ereigniszeitmodelle modellieren die Zeit bis zum Eintreten eines Ereignisses (z. B. Storno einer Lebensversicherungspolice). Ereigniszeitmodelle sind dahingehend einzigartig, dass sie eine Zensierung beinhalten. Ein Test oder ein Testzeitraum kann vor dem Eintreten eines solchen Ereignisses enden (ein Policeninhaber kann beispielsweise versterben, bevor die Police storniert werden kann).

Wichtig

Dieses Tool wird nicht automatisch mit Alteryx Designer oder den R-Tools installiert. Um dieses Tool zu verwenden, laden Sie es aus der Alteryx Analytics Gallery herunter.

Dieses Tool kann für zwei Zwecke verwendet werden (je nach Konfigurationseinstellungen):

  1. zum Erlangen von Einblicken in die „Ereigniszeitfunktion“ eines Datensets (d. h. zur Schätzung einer Verteilung der Ereigniszeiten für eine Population)

  2. für die Bestimmung, ob bestimmte Faktoren die Ereigniszeitfunktion einer Population beeinflussen (z. B. zum gruppenübergreifenden Vergleich der Ereigniszeitfunktionen)

Tool-Konfiguration

Auf der Registerkarte für Diagramm-Optionen können Sie die Steuerelemente für das Ausgabediagramm einstellen.

  • Modellname: Jedes Modell muss über einen Namen verfügen, um das Modell später identifizieren zu können. Modellnamen müssen mit einem Buchstaben beginnen und dürfen Buchstaben, Zahlen und die Sonderzeichen Punkt („.“) und Unterstrich („_“) enthalten. Andere Sonderzeichen sind nicht erlaubt, und bei R wird zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden.

  • Wählen Sie eine der folgenden Optionen aus (in Abhängigkeit von den Daten im Datenstrom).

    • Daten enthalten Dauer: Die Daten enthalten ein Feld, das die Dauer darstellt.

      • Variable Dauer auswählen: Wählen Sie das Feld für die Dauer aus.

    • Daten enthalten Start- und Stoppzeiten: Die Daten umfassen ein Feld, das Startzeiten und ein Feld für Stoppzeiten darstellt.

      • Wählen Sie Startzeit/Variable linker Zensor: Wählen Sie das Feld für die Startzeit aus.

      • Wählen Sie End Time/Right Censor variable (Endzeit/rechte Zensorvariable ): Wählen Sie das Feld aus, das Endzeiten darstellt.

  • Zensierung:

    • Die Daten enthalten ein Feld, das eine 0/1-Zensierung des Lebensdauerstarts für den Datensatz repräsentiert.

      • Wählen Sie eine 0/1-Variable aus, wobei 0 für die Zensierung steht und 1 angibt, dass die Lebensdauer eines Datensatzes mit der Startzeit oder bei 0 begonnen hat (sofern zuvor „Daten enthalten Dauern“ angegeben wurde).

    • Die Daten enthalten ein Feld, das eine 0/1-Kürzung des Lebensdauerendes für den Datensatz repräsentiert.

      • Wählen Sie eine 0/1-Variable aus, wobei 0 für die Zensierung steht und 1 angibt, dass die Lebensdauer eines Datensatzes mit der Endzeit oder mit der Dauer geendet hat (sofern zuvor „Daten enthalten Dauern“ angegeben wurde).

Verwenden Sie die Registerkarte Analyseoptionen, um besser zu definieren, wie die Analyse berechnet wird.

  • Diese Option findet die Ereigniszeitkurve eines Datensets mit einer Option zum Gruppieren nach einer Variable.

    • Diese Option ermöglicht den Vergleich von Ereigniszeitkurven verschiedener Gruppen.

      • Wählen Sie das Feld aus, das der Gruppierungsvariablen entspricht.

    • Bei dieser Option werden Ober- und Untergrenzen für das Plotten der KM-Schätzung sowie in der zugehörigen Tabelle angezeigt.

      • Geben Sie die Konfidenzstufe ein, bei der die Ober- und Untergrenzen für die KM-Schätzung berechnet werden.

    • Verwenden Sie diese Option, um den Einfluss und die Bedeutung der Kovariaten anzuzeigen, die sich auf die Ereigniszeitkurve auswirken.

      • Wählen Sie Prädiktorvariablen: Mindestens eine muss ausgewählt werden.

      • Methode zur Handhabung von Bindungen: Die Methode zur Behandlung von Bindungszeiten.**

      • Diese Option ermöglicht die Auswahl eines Feldes mit Gewichtungen für die einzelnen Datensätze.

        • Feld auswählen Gewichtungen angeben: Wählen Sie das Feld aus, das die Gewichtungen für Groß-/Kleinschreibung enthält.

Verwenden Sie die Diagramm-Optionen-Registerkarte, um die Steuerelemente für die grafische Ausgabe festzulegen (optional).

  • Diagrammgröße: Wählen Sie Inch oder Zentimeter für die Diagrammgröße aus.

  • Diagrammauflösung: Wählen Sie die Diagrammauflösung in Punkten pro Inch aus: 1x (96 dpi), 2x (192 dpi) oder 3x (288 dpi). Eine geringere Auflösung erzeugt eine kleinere Datei und eignet sich am besten für die Anzeige auf einem Bildschirm. Eine höhere Auflösung erzeugt eine größere Datei mit einer besseren Druckqualität.

Ausgabe anzeigen

Verbinden Sie ein Durchsuchen-Tool mit den einzelnen Ausgabeankern, um Ergebnisse anzuzeigen.

Ausgabe A: umfasst eine Tabelle des serialisierten Modells mit dem Modellnamen und der Größe des Objekts. Die Verfügbarkeit verschiedener Modelle ist von der Auswahl der Option „Analysetyp“ unter „Analyseoptionen“ abhängig.

  • Zusammenfassungsanalyse – Ereigniszeitobjekt, Objekt der Kaplan-Meier-Schätzung

  • Gruppierungsanalyse – Ereigniszeitobjekt, Objekt der Kaplan-Meier-Schätzung, Cox-Regressionsobjekt

  • Faktoranalyse – Ereigniszeitobjekt, Cox-Regressionsobjekt

Der Zugriff auf das Cox-Regressionsobjektmodell ist direkt über das zweite Element der Ausgabe von Ausgabe O möglich. Wenn dieses Modell ‚model‘ lautet, ist der Zugriff auf die Surv- und KMest-Objekte über ‚model$surv‘ bzw. ‚model$KMest‘ möglich.

Besteht aus den vom Tool „Ereigniszeitanalyse“ generierten Berichtsausschnitten (je nach Auswahl für „Analysetyp“ unter „Analyseoptionen“)

  • Zusammenfassungsanalyse – Übersichtsstatistik und Diagramm der Ereigniszeitfunktion

  • Gruppierungsanalyse – Übersichtsstatistik; beobachtete und erwartete Ergebnisse für die einzelnen Gruppen im Vergleich; Gruppenvergleich-Testergebnisse für die Ähnlichkeit von Gruppen für Logrank-, Wahrscheinlichkeitsverhältnis- und Wald-Tests; Diagramm zum Vergleich von Ereigniszeitkurven verschiedener Gruppen und bestimmter Ereigniszeitkurven sowie kumulativer Gefahrenkurven für die einzelnen Gruppen

  • Faktoranalyse – Übersichtsstatistik; Faktoranalyse-Testergebnisse für die Auswirkung von Progosevariablen für Logrank-, Wahrscheinlichkeitsverhältnis- und Wald-Tests; Zusammenfassung des Cox-Regressionsmodells mit Einzelheiten zu den Auswirkungen der Prognosevariablen

Für die Zusammenfassungsanalyse und Gruppierungsanalyse (bei der ein Extrafeld mit einer Gruppenangabe hinzugefügt wird) ergibt sich daraus die Kaplan-Meier-Schätzung für die Ereigniszeitkurven. Für die Faktoranalyse wird diese Ausgabe nicht bereitgestellt.

** https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/survival/html/coxph.html