生存分析的应用误区

发布时间：2021-07-22 20:27

　　随着调查数据的日渐丰富和统计软件易用性的不断提高,生存分析在人口学和社会学研究领域中得到广泛的应用。但对这两个研究领域的SSCI和CSSCI来源期刊中应用生存分析的文献进行考察后发现,目前在生存分析应用中存在一些误区:（1）仅考虑生存数据的右删截特征,忽略截平等特征,导致错误的似然函数、参数误估和模型拟合差等问题。右删截虽然是生存数据最常见的特征,但不是唯一的特征。判断生存数据的特征要综合考虑事件的起点时间、历险时间及观测时间;（2）忽视Cox比例风险模型的等比例假设检验;（3）把时变变量误用为非时变变量而造成估计偏差;（4）死亡风险分析中,错将观测期当作历险时间,实际上,死亡风险的历险时间应该是年龄。此外,中文文献中对生存分析的专有名词翻译不一致。导致这些问题的主要原因是使用者没有透彻理解该方法。生存分析的规范和正确应用要求使用者准确理解和把握重要的理论和方法细节。 

【文章来源】：中国人口科学. 2019,(01)北大核心CSSCI

【文章页数】：13 页

【文章目录】：
一、引言
二、生存分析方法简介
    (一) 生存分析的基本函数
    (二) 历险时间与数据特征
    (三) 似然函数的构造
    (四) 几种常用的生存分析模型
三、生存分析在应用中的常见问题
    (一) 仅考虑生存数据中的右删截特征, 忽略其他数据特征
    (二) 应用Cox模型忽略等比例假设检验
    (三) 将时变变量当做非时变变量分析
    (四) 死亡风险模型中错将观测期视为历险时间
    (五) 中文文献中的专有名词翻译不一致, 容易造成误解
四、结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]“撤点并校”、家庭背景与入学机会[J]. 潘光辉.  社会. 2017(03)
[2]乡城流动人口的生育间隔及其影响因素——以上海市为例[J]. 梁同贵.  人口与经济. 2016(05)
[3]中国老年人的躯体功能对死亡风险的影响[J]. 位秀平,吴瑞君.  人口与经济. 2015(02)
[4]免费政策实施后儿童辍学问题实证研究——基于COX比例风险模型的分析[J]. 常宝宁.  青年研究. 2010(06)
[5]生存分析中时间变量的选择[J]. 李强,张震.  中国人口科学. 2009(06)
[6]历时研究与事件史分析[J]. 郭志刚.  中国人口科学. 2001(01)



本文编号：3297838