Я хотел бы сравнить модели моделей пропорциональных рисков Кокса с тестом отношения правдоподобия (или эквивалентным).Обычно это работает путем сравнения соответствия с функцией anova().Однако, когда у меня есть данные, которые организованы в кластеры и, следовательно, должны быть определены таким образом, это не работает.См. Пример ниже (набор данных о легких включен в пакет выживания):
library(survival)
data(lung)
lung_cox <- coxph(Surv(time, event = status) ~ age + cluster(sex), data = lung)
lung_cox1 <- coxph(Surv(time, event = status) ~ 1 + cluster(sex), data = lung)
anova(lung_cox, lung_cox1)
Ошибка, которую я получаю после функции anova():
Ошибка в анове.coxphlist (c (list (object), dotargs), test = test): невозможно создать таблицы anova с устойчивыми отклонениями
Есть ли способ обойти это?Я совершенно новичок в анализе выживания в R, так что, может быть, я не знаю какой-то пакет, который обеспечивает это?
Большое спасибо!