He utilizado Kaplan-Meier método varias veces antes cuando comparé cómo el grupo $A$ sobrevivieron en comparación con el grupo $B$ durante un periodo de (digamos) 5 años.
Ahora me enfrento a un escenario algo diferente: tengo alguna variable de puntuación $v$ que es continua, y quiero saber cómo afecta a la supervivencia Como sé $0 < v < 100$ Simplemente lo categoricé en diez grupos e hice un Kaplan-Meier en ellos.
Me pregunto si hay una forma mejor tal vez Regresión de Cox ?
Su sensación de que la regresión de Cox es una solución mejor es correcta.
Por lo general, no es una buena idea dividir una variable predictiva continua . Un enfoque útil es utilizar un formulario flexible como un spline para modelar el predictor continuo. Esto le permite descubrir posibles relaciones no lineales entre el predictor y el resultado sin utilizar demasiados grados de libertad. Sus 10 grupos utilizan 9 grados de libertad. Por el contrario, un ajuste spline continuo con 4 o 5 nudos, que suele ser suficiente para capturar bien las no linealidades, utilizaría menos de la mitad.
Puede utilizar el ajuste spline para mostrar la relación continua modelada del resultado con su predictor. Si su público quiere ver las curvas de supervivencia completas, puede ilustrarlas con grupos separados por valores del predictor. Pero esa agrupación debe limitarse a la visualización; el análisis estadístico debe realizarse en el modelo basado en el predictor continuo.
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