调查包中regTermTest()的不同方法

Question

我正在尝试比较不同的 Cox 模型以选择“最佳”模型。我正在使用 NHANES 数据，因此使用调查包。对于 svycoxph 函数，lrtest()、BIC()、AIC() 和 anova() 不起作用。 调查包中有函数 regTermTest()。我不太确定是否可以使用此函数与 method=”LRT” 来比较模型或其工作原理。

library("survey")
 
NHANES_all <- svydesign(data=data_all, id=~Total.PSU, strata=~Total.stratum, weights=~Total.final.weight, nest=TRUE)
NHANES_subset <- subset(NHANES_all, cohortsubset==1)
 
M3<-svycoxph(Surv(PERMTH_INT, MORTSTAT==1)~relevel(group, ref = "2")  + Age.at.interview..screener....qty + relevel(Sex, ref = "2") + Race.ethnicity + relevel(education, ref = "2") + relevel(pirgroup, ref = "2")+ relevel(Marital.status, ref = "3") +  AlcFactCox + smoke + caffeinDec + LTPA + Body.mass.index + relevel(diabetes, ref = "2") + relevel(highBP, ref = "2") + eGFRgroup, subset(NHANES_subset, HS.primary.finding..recode==1))
 
regTermTest(M3, ~AlcFactCox + smoke, method="LRT", df=NULL)
 
> regTermTest(M3, ~AlcFactCox + smoke, method="LRT", df=NULL)
Working (Rao-Scott+F) LRT for AlcFactCox smoke
in svycoxph(formula = Surv(PERMTH_INT, MORTSTAT == 1) ~ relevel(group,
    ref = "2") + Age.at.interview..screener....qty + relevel(Sex,
    ref = "2") + Race.ethnicity + relevel(education, ref = "2") +
    relevel(pirgroup, ref = "2") + relevel(Marital.status, ref = "3") +
    AlcFactCox + smoke + caffeinDec + LTPA + Body.mass.index +
    relevel(diabetes, ref = "2") + relevel(highBP, ref = "2") +
    eGFRgroup,
    design = subset(NHANES_subset, HS.primary.finding..recode ==
        1))
Working 2logLR =  206.8198 p= 2.52e-07
(scale factors:  1.3 1 0.69 );  denominator df= 11
 
> regTermTest(M3, ~AlcFactCox + smoke, method="Wald", df=NULL)
Wald test for AlcFactCox smoke
in svycoxph(formula = Surv(PERMTH_INT, MORTSTAT == 1) ~ relevel(group,
    ref = "2") + Age.at.interview..screener....qty + relevel(Sex,
    ref = "2") + Race.ethnicity + relevel(education, ref = "2") +
    relevel(pirgroup, ref = "2") + relevel(Marital.status, ref = "3") +
    AlcFactCox + smoke + caffeinDec + LTPA + Body.mass.index +
    relevel(diabetes, ref = "2") + relevel(highBP, ref = "2") +
    eGFRgroup,
    design = subset(NHANES_subset, HS.primary.finding..recode ==
        1))
F =  42.20666  on  3  and  11  df: p= 2.5134e-06

在上面的方法=“LRT”的示例中：我是否将具有混杂因素的模型 M3 与没有混杂因素 Smoke 和 AlcfactCox 的模型 M3 进行比较？如果我使用方法=“Wald”，我是否测试我测试的混杂因素（烟雾和 AlcfactCox）的估计效果是否为零？

所以基本上我的问题是方法=“LRT”的 regTermTest() 是否是比较不同 svycoxph 模型的正确方法，或者您有什么建议比较 svycoxph 模型的最佳方法或函数是什么？

如果我在模型上使用summary()函数，我会得到一个索引。但在我看来，一致性对于模型比较来说不够敏感。

提前非常感谢您！

Answer 1

method

的不同

regTermTest

参数具有相同的零假设，即您指定的项中涉及的系数全部为零。

它们的不同之处在于测试的完成方式。 Wald 检验就是 Wald 检验：它基于 $\hat eta$ 及其估计方差。它有同样的类型