coxph（R）の変数を調整する方法は？

Question

私はcoxph関数の変数を調整する方法について非常に混乱しています。私は層（）で階層化を行うことができますが、変数を調整するのはどうですか？

線形モデルでは、1は、以下の

で変数を調整することができます（ここでは、私はこのlinkから見た一例だ）coxphで

fit.diamOnMachine <- lm(diameter˜machine) 
diam.adjusted <- residuals(fit.diamOnMachine) 
fit.diamadjmach <- lm(strength ˜ diam.adjusted + machine) 

、人は同じことをするのでしょうか？例えば、年齢、性別、BMI、出来事までの時間、結果、1000人のタンパク質発現値のリストがあります。

私は、次のcoxphモデルでは、年齢、性別及びBMIを調整する方法を知りたい

：

coxph(Surv(Time_till_event, outcome) ~ protein_expression_values, data = data) 

は、私はちょうど私がこのような式に調整する必要がある変数を追加する必要があります

私はインターネット上で多くの資料を見てきましたが、適切な回答を見つけることができないようです。私は線形回帰授業を一度も受けておらず、それをオンラインで読む/学習するようになったばかりです。あなたが材料をお勧めしている場合は、私も非常にそれをいただければ幸いです。ありがとう。

Answer 1

私は、タンパク質発現値の関数として生存時間をモデル化することを主な目的としていますが、この関係（すなわち、年齢、性別、BMI）を混乱させる可能性のある変数についても制御したいと考えています。その場合は、上記のようにすべての条件を式に含めるだけです（つまり、protein_expression_values + age + gender + BMI）。次いで、モデルからのタンパク質発現係数（単数または複数）は、所与の年齢、性別およびBMIについての生存率に対する発現の効果を表す。

免責事項として、私はあなたの質問にリンクした調整を誰も見たことがないので、私はあなたの目的を誤解する可能性があります。