Dư Schoenfeld

Trong mô hình rủi ro tỷ lệ Cox có nhiều biến, nếu phần dư Schoenfeld không bằng phẳng cho một trong các biến, điều này có làm mất hiệu lực toàn bộ mô hình hay chỉ có thể bỏ qua biến hoạt động kém? Đó là, giải thích các hệ số cho các biến khác, nhưng không diễn giải các hệ số kết quả cho biến hoạt động kém.

Có một số cách tiêu chuẩn để đối phó với một mô hình trong đó phần dư Schoenfeld không bằng phẳng. Giả sử tại thời điểm này chúng ta không thể làm chúng.

Việc đánh giá các mối nguy theo tỷ lệ (PH) phải dựa trên các kết quả từ một thử nghiệm thống kê chính thức và âm mưu dư thừa (SR) của Schoenfeld với nhau.

Nếu biểu đồ SR cho một biến đã cho hiển thị độ lệch so với đường thẳng trong khi nó giữ nguyên cho các biến còn lại, thì đó là điều bạn không nên bỏ qua. Điều đầu tiên bạn có thể làm là nhìn vào kết quả của bài kiểm tra toàn cầu. Thử nghiệm toàn cầu có thể chỉ ra giả định chung của PH là đúng [hoặc không]. Nếu kiểm tra toàn cầu ổn thì chuyển đổi loại tham chiếu của biến mà giả định không đúng, bạn có thể đạt được PH. Các mối nguy hiểm có thể tỷ lệ thuận khi so sánh với một loại tài liệu tham khảo nhưng không phải là loại khác. Do đó, bằng cách chuyển đổi các danh mục tham chiếu, bạn có thể tìm thấy danh mục dẫn đến giả định PH là đúng.

Nếu việc chuyển đổi không giải quyết được vấn đề của bạn và giả sử bạn đã có đúng biến trong mô hình của mình, thì điều này cho thấy các mối nguy không tỷ lệ thuận với biến cụ thể này, tức là các mối nguy khác nhau ở các thời điểm khác nhau. Do đó, bạn có thể muốn giới thiệu sự tương tác giữa biến và thời gian trong mô hình của mình.