【发布时间】:2012-07-13 00:27:59
【问题描述】:
另一个 R 新手问题。
我正在做一个需要我使用生存分析的项目。具体来说,我需要使用离散单元生存分析(因此 Cox 回归或假设我的 DV 是连续的其他方法是不可能的)。
我已将我的数据集转换为长格式,我需要通过(步骤 1)找到最后一次变量 ("q") =1; 创建一个删失的 DV ("dv"); (步骤 2)在 time+1 将我的“dv”重新编码为“0”; (步骤 3)在 time+2...n 将我的“dv”重新编码为“NA”; (步骤 4)删除“dv”=NA 时的所有观察值(行)。
在我这样做之前,我似乎应该创建一个默认分配给“1”的DV。在第 3 步之后,我的数据将如下所示:
id time q dv
1 1 1 1
1 2 0 1
1 3 1 1
1 4 0 0
1 5 0 NA
1 6 0 NA
2 1 1 1
2 2 1 1
2 3 0 0
2 4 0 NA
2 5 0 NA
2 6 0 NA
请注意,“q”可以随时间在“0”或“1”之间变化(参见时间=2 时 id=1 的观察结果),但由于生存分析的性质,“dv”不能。我需要做的是创建一个变量,找到“q”在“1”和“0”之间变化的最后时间,然后进行相应的审查。在第 4 步之后,我的数据应如下所示:
id time q dv
1 1 1 1
1 2 0 1
1 3 1 1
1 4 0 0
2 1 1 1
2 2 1 1
2 3 0 0
感谢所有可能的帮助!
【问题讨论】:
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假设
dv是您在 DTSA 中发生的事件,您确定概述的步骤是最实用的方法吗?原始(宽)数据如何? -
虽然我不是专家,但从我所做的阅读来看,我认为他们是。每个问题还具有随时间变化的属性,这些属性将用作模型中的预测变量,并且随着它们不时变化,因此需要较长的形式。
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长格式是你的生存模型所需要的,而不是你的录音工作所必需的......不过我拍了一张,见下文。
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