Kiểm định log-rank

Phân tích sống sót bằng Python

Shae Wang

Senior Data Scientist

Kiểm định giả thuyết

Một phương pháp suy luận thống kê
Giả thuyết không $H_0$: ví dụ cư dân California và Nevada có thu nhập trung bình như nhau.
Giả thuyết đối $H_1$: ví dụ cư dân California và Nevada có thu nhập trung bình khác nhau.
Giá trị p: xác suất dữ liệu quan sát được nếu giả thuyết không đúng là bao nhiêu?

Tranh vui về kiểm định giả thuyết.

Kiểm định log-rank

So sánh xác suất sống sót $S_i$ giữa các nhóm tại mỗi thời điểm $t$

$H_0$: $S_A(t)=S_B(t)$

$H_1$: $S_A(t)\neq S_B(t)$

Giá trị p: nếu $S_A(t)=S_B(t)$, xác suất dữ liệu của ta xảy ra là bao nhiêu?

Nhiều đường sống sót Nhiều đường sống sót đặt cạnh nhau.

Chạy kiểm định log-rank

from lifelines.statistics import logrank_test

logrank_test(durations_A, durations_B, event_observed_A, event_observed_B)

.print_summary()
.p_value
.test_statistic

Ví dụ kiểm định log-rank

Chương trình có làm thay đổi thời điểm trẻ bắt đầu nói không?

t.head(2)

    id  duration  observed
0    1        12         0
1    4         6         1

c.head(2)

    id  duration  observed
0    0        11         1
1    2        14         0

lrt = logrank_test(
    durations_A = t['duration'], 
    durations_B = c['duration'], 
    event_observed_A = t['observed'],
    event_observed_B = c['observed'])

lrt.print_summary()

<lifelines.StatisticalResult: logrank_test>
 null_distribution = chi squared
degrees_of_freedom = 1
         test_name = logrank_test
 test_statistic    p  -log2(p)
           0.09 0.77      0.38

Cần lưu ý...

Log-rank là kiểm định giả thuyết phi tham số
Với lifelines, dữ liệu phải bị kiểm duyệt phải (ví dụ: chủ thể 3)
Kiểm duyệt phải không cung cấp thông tin
Với >2 nhóm, dùng pairwise_logrank_test() hoặc multivariate_logrank_test()

Tranh vui về kiểm duyệt.

Ayo berlatih!

Phân tích sống sót bằng Python