¿Qué tan importante es usar el método exacto para los lazos en un modelo de Cox, y cuánto tiempo debe tomar esto?

Question

Estoy analizando los resultados de algunos trabajos de simulación utilizando un riesgo proporcional de Cox, modelo, y tengo lo que yo percibo, son muchos los lazos en los datos, lo que representa cuando un individuo en particular, en la simulación se ha infectado. Por ejemplo, uno de los (muchos), que corre de este modelo:

Time, Freq
1, 8
2, 9
3, 5
4, 5
5, 6
6, 4
7, 1
8, 6
9, 4
10, 1
11, 3
12, 2

Seguido esporádicos lazos de dos o tres individuos de todo el camino hasta el Momento = 55. Preocupado acerca de los lazos, he analizado los datos usando coxph() utilizando tanto el Breslow y Efron métodos.

El Breslow método para este tipo de datos tiene un registro(HR) de 1,95 con un error estándar de 4.73. La Efron método produce un registro(HR) de 1.75 con el mismo estándar de error. Ignorando por un momento la calidad de los resultados en un sentido general, son un poco diferentes, así que me gustaría ser capaz de comprobar mediante el método Exacto. Sin embargo, esto parece ser muy intensas, y un pequeño conjunto de datos de ~200 personas ha tomado más de 24 horas para que se ejecute.

¿Qué tan importante es utilizar el método exacto para el manejo de los vínculos en este análisis? Hay otro método que alguien me sugieren? Hacer modelos paramétricos sufren de los mismos problemas con los atados de datos?

Answer 1

Es normal que el método exacto toma un largo tiempo: tiene que hacer bastante. Mi propia experiencia es que los métodos aproximados que se refiera pueden ser bastante pobres (es decir, que conduce a sustantivamente diferentes conclusiones para el uso de los métodos exactos), pero mis propias experiencias son un poco atípica ya que implican la aplicación de estos métodos de regresión logit más que el modelo de cox.

Si google para PHREG y Pablo D Allison, que ha escrito un poco sobre este tema, usted encontrará más información.