Sé que en condiciones típicas, los coeficientes de un modelo de Cox, los coeficientes están asintóticamente distribuidos normalmente. Planeo ponderar mi modelo de Cox por la probabilidad inversa de las ponderaciones de tratamiento. ¿Debería preocuparme que la distribución de los coeficientes ya no se distribuya normalmente? Si no se distribuye normalmente, ¿en qué distribución se convierte?
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
En resumen, mientras ninguna de las observaciones domine la estimación de los coeficientes de regresión, o ninguno de los efectos de las covariables sea demasiado extremo (es decir, covariables binarias que clasifiquen perfectamente los resultados), entonces los coeficientes estimados deberían tener una distribución aproximadamente normal. Esta misma regla general se aplica al modelo Cox-PH no ponderado.
Con los pesos de probabilidad, el nuevo aspecto de la "dominación de la observación" potencial puede venir en forma de un pequeño número de observaciones que tienen la mayoría de los pesos de probabilidad. Esto es muy conservador, pero si $p_{max} = \arg \max_j \frac{p_j}{\sum p_i}$ entonces se puede pensar en el tamaño efectivo de la muestra como $\tilde n = \frac{1}{p_{max}}$ . Mejor aún, puede utilizar el bootstrapping para hacerse una idea de si el estimador es aproximadamente normal.
