Estoy utilizando la regresión de Cox para modelar mis datos (tiempo hasta un evento). Una de las covariables tiene 29 categorías. Me gustaría comparar las categorías entre sí e identificar qué categoría tiene el menor tiempo hasta el evento. Además de crear variables indicadoras para las 29 categorías, ¿cuál sería otro enfoque para hacerlo? ¿Debo considerar otro modelo?
No hay relación entre las 29 categorías ni estructura jerárquica.
Si le preocupa el sobreajuste, puede adoptar un enfoque similar al que utilizaría con un modelo de regresión normal con una variable categórica con muchas categorías. Por ejemplo, una opción podría ser utilizar un modelo de regresión penalizado, como el elasticnet, para reducir algunos coeficientes a cero. Otra opción sería modelar el predictor categórico como un efecto aleatorio, ayudando a controlar las comparaciones múltiples. Ambas opciones tienen implementaciones en R, mediante el uso de paquete glmnet para el enfoque elasticnet o el paquete coxme para el enfoque de efectos aleatorios.
I-Ciencias es una comunidad de estudiantes y amantes de la ciencia en la que puedes resolver tus problemas y dudas.
Puedes consultar las preguntas de otros usuarios, hacer tus propias preguntas o resolver las de los demás.
