ScholarGate
Assistent
Process / pipelineClinical / epidemiology

Cox de Riscos Proporcionals per a Dissenys Estratificats

El Cox de riscos proporcionals per a dissenys aparellats és un mètode d'anàlisi de supervivència que estén el model de regressió de Cox per gestionar adequadament les dades que sorgeixen de dissenys d'estudi aparellats — cohorts aparellades o estudis de casos i controls aparellats amb resultats de temps fins a un esdeveniment. Estratificant la versemblança parcial per conjunt aparellat, el mètode elimina el confounding dels factors d'aparellament sense estimar la seva hazard de base, produint estimacions vàlides de la ràtio d'hazard lliures de biaix induït per l'aparellament.

Obre a MethodMindAviatApply, compare, get guidance
Tools & resources
Baixa les diapositives
Learn & explore
VídeoAviat

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Mapa de mètodes

El veïnat de mètodes relacionats — seleccioneu un node per explorar-lo.

Fonts

  1. Cox, D. R. (1972). Regression models and life-tables. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 34(2), 187–202. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1972.tb00899.x
  2. Thomas, D. C. (1977). Addendum to: Methods of cohort analysis: Appraisal by application to asbestos mining. Journal of the Royal Statistical Society: Series A, 140(4), 483–485. link

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Stratified Cox Proportional Hazards Regression for Matched Designs. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/epidemiology/matched-cox-proportional-hazards

Quin mètode?

Poseu aquest mètode al costat dels seus parents més pròxims i llegiu-los de costat a costat — la biblioteca disposa els llibres sobre la taula; la tria és vostra.

Compara de costat a costat
ScholarGateMatched Cox Proportional Hazards (Stratified Cox Proportional Hazards Regression for Matched Designs). Recuperat el 2026-06-18 de https://scholargate.app/ca/epidemiology/matched-cox-proportional-hazards · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026