分かっていないで質問しているかも知れません。子を探そうとする際に,ログランク検定で単変量を行い,有意なものを持ってCox回帰で多変量解析を行う,という手順がよく採用されています。生存期間を想定しています。釈などで扱いやすくなるからだと思いますが)その際に因子として,ALBやGOTなど,採血データ(連続変数)を選択する場合,どこでカットオフ値を取るか,というのがしばしば話題になります。テゴリー(2値とか3値など)にわかれていないといけないと思っていたのですが。ようなやり方は,あまりお勧めできません。単変量解析の結果を積み上げても,多変量解析にはなりません。量解析を行うと無意味なものも出てきますし,逆に単変量解析で捨てられたものが多変量解析では必要な・意味のある変数であることもあります。ログランク検定の際には2群に分けて有意差があるかどうか検定する,中略,どこでカットオフ値を取るか客観的な基準がないかぎり,恣意的になるわけです。独立変数が連続変数のままCox回帰で単変量解析ができる単変量解析の意味は前述。独立変数が連続変数かカテゴリー変数かについては,後述。Cox回帰というと,独立変数は何種類もあってもよいけれど,そのおのおのは連続変数ではなくて,カテゴリー(2値とか3値など)にわかれていないといけないと思っていたのですが誤解していたのですね。カテゴリー変数の場合には,ダミー変数に展開されてから分析に用いられるのです。独立変数が連続変数であった場合,それで導かれたp値というのはどのような意味合いがあるのでしょうか重回帰分析などと同じですよ。それに,カテゴリー変数の場合にダミー変数展開されてダミー変数に付与されるP値の意味というのはどういうものだと思っていましたか?(蛇足ですが,2値カテゴリー変数は,1個のダミー変数になるだけなので,連続変数と同じことになります)。14:12青木先生ありがとうございます。Rで作図した場合にXとされている値のこと,カーブが一番左上に来るときのカットオフ値だと思います。検査データの閾値を調べる,という計算方法で閾値を求めてみようと考えました。ROCカーブのAUCがあまりに小さい(対角線とあまり変わらない)場合,Rで無理やり閾値をはじき出してもナンセンスと思い,単変量で有意と思われる変数だけ,ROCカーブで閾値を持てめて多変量に持ち込もうと思っています。OCカーブで閾値を求めて多変量に持ち込もうと思っています少なくとも,連続変数を2値変数にしてしまうのはやめておいた方がよいでしょう。14:50ありがとうございます。勉強のために教えてください。>重回帰分析などと同じですよ。重回帰の時のp値の意味があまり分かっていません。