A suposição de riscos proporcionais

Análise de Sobrevivência em Python

Shae Wang

Senior Data Scientist

Use as curvas de Kaplan-Meier

Se a covariável tiver poucos valores, examine a curva de Kaplan-Meier de cada grupo.

  • Curvas se cruzam: viola a suposição de riscos proporcionais.

suposição de RP falhou por curvas que se cruzam

Análise de Sobrevivência em Python

Use as curvas de Kaplan-Meier

Se a covariável tiver poucos valores, examine a curva de Kaplan-Meier de cada grupo.

  • Curvas com formatos diferentes: viola a suposição de riscos proporcionais.

supon. de RP falhou por formatos diferentes

Análise de Sobrevivência em Python

Use as curvas de Kaplan-Meier

Se a covariável tiver poucos valores, examine a curva de Kaplan-Meier de cada grupo.

  • Curvas com formatos parecidos e paralelas: satisfaz a suposição de riscos proporcionais.

supon. de risco proporcional satisfeita curva km

Análise de Sobrevivência em Python

.check_assumptions()

Se as covariáveis forem contínuas, use o método .check_assumptions().

  • Parâmetros
    • training_df: o DataFrame original usado para ajustar o modelo.
    • p_value_threshold: limite para alertar violações (padrão: 0.01, recomendado: 0.05).
Análise de Sobrevivência em Python

.check_assumptions()

model.check_assumptions(training_df, p_value_threshold=0.05)

1. Variable 'A' failed the non-proportional test: p-value is 0.0007.
Advice 1: ...
Advice 2: ...
2. Variable 'B' failed the non-proportional test: p-value is 0.0063.
Advice 1: ...
Advice 2: ...
Análise de Sobrevivência em Python

Quando a suposição de riscos proporcionais falha

  • Normalmente, é uma suposição razoável e violações não afetam muito o desempenho do modelo.
  • Se falhar, experimente outros frameworks, como o modelo Weibull AFT, e compare os AIC.
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Vamos praticar!

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