Resíduos de Schoenfeld

Em um modelo de riscos proporcionais de Cox com muitas variáveis, se os resíduos de Schoenfeld não são baixos para uma das variáveis, isso invalida o modelo inteiro ou pode apenas a variável com baixo desempenho ser ignorada? Ou seja, interprete os coeficientes para as outras variáveis, mas não interprete os coeficientes resultantes para a variável com baixo desempenho.

Existem várias maneiras padrão de lidar com um modelo em que os resíduos de Schoenfeld não são planos. Suponha, por enquanto, que não possamos fazê-los.

O julgamento dos riscos proporcionais (PH) deve ser baseado nos resultados de um teste estatístico formal e no gráfico de resíduos de Schoenfeld (SR) juntos.

Se o gráfico SR para uma determinada variável mostra desvio de uma linha reta enquanto permanece plana para o restante das variáveis, isso é algo que você não deve ignorar. A primeira coisa que você pode fazer é examinar os resultados do teste global. O teste global pode indicar que a suposição geral de PH é verdadeira [ou não]. Se o teste global for bom, alterne a categoria de referência da variável para a qual a suposição não foi verdadeira, você poderá obter PH. Os riscos podem ser proporcionais quando comparados a uma categoria de referência, mas não a outra. Portanto, alternando as categorias de referência, você poderá encontrar a categoria que resulta na suposição de PH sendo verdadeira.

Se a troca não resolver o seu problema, e supondo que você tenha as variáveis ​​corretas em seu modelo, isso indica que os riscos não são proporcionais para essa variável em particular, ou seja, riscos diferentes em diferentes momentos. Portanto, convém introduzir a interação entre variável e tempo no seu modelo.