Во-первых, у меня есть набор данных для всей когорты. Затем используйте coxph, чтобы получить HR. Во-вторых, из когорты были сгенерированы вложенные данные «случай-контроль». Затем используйте `clogisti c 'для оценки ЧСС. Теоретически они должны быть довольно близки. Но выходные результаты сильно отличаются. Почему? Кто-нибудь помогает?
> coxph(Surv(t_0, event_0==1)~ risk_0+sex+age+npcfam_check, data = dat_0)
Call:
coxph(formula = Surv(t_0, event_0 == 1) ~ risk_0 + sex + age +
npcfam_check, data = dat_0)
coef exp(coef) se(coef) z p
risk_0 4.585055 98.008623 0.330544 13.871 < 2e-16
sex -0.935521 0.392381 0.329853 -2.836 0.00457
age 0.005737 1.005754 0.018621 0.308 0.75801
npcfam_check 0.230031 1.258639 0.725224 0.317 0.75110
Likelihood ratio test=204.8 on 4 df, p=< 2.2e-16
n= 16694, number of events= 46
> set.seed(1234)
> ncc_0 <- ccwc(exit = t_0, fail = event_0, controls = 5,
+ include = list(id,risk_0,sex,age,npcfam_check,abnormal2,t_0),
+ data = dat_0)
Sampling risk sets: ........................................
Warning message:
In ccwc(exit = t_0, fail = event_0, controls = 5, include = list(id, :
there were tied failure times
> clogistic(Fail~risk_0+sex+age+npcfam_check, strata=Set, data = ncc_0)
Call:
clogistic(formula = Fail ~ risk_0 + sex + age + npcfam_check,
strata = Set, data = ncc_0)
coef exp(coef) se(coef) z p
risk_0 5.5805 265.206 1.1612 4.806 1.5e-06
sex -0.8977 0.408 0.5370 -1.672 9.5e-02
age -0.0144 0.986 0.0365 -0.395 6.9e-01
npcfam_check 2.1515 8.598 1.5078 1.427 1.5e-01
Likelihood ratio test=111 on 4 df, p=0, n=276
Почему exp (coef) так сильно отличается? Вложенные данные «случай-контроль» должны представлять когорту.