Medicina Basada en la Evidencia

Estadística básica – 648 – Comprobación de los supuestos del modelo 1. El suceso (pérdida de la lactancia materna) es úni- co, irreversible (no se considera la recuperación de la lactancia) y la censura (los que no presentan el evento) no es informativa y es independiente de la causa de la pérdida de la lactancia. 2. Variables incluidas en el modelo. Existe una va- riable dependiente: LactanMenos12mes con dos posibles estados (0 No, 1 Sí), una variable tiempo transcurrido: LactDuracionHasta12m y una variable explicativa: EdadMadre es una variable continua que incluye la edad de las madres. 3. Los tiempos de supervivencia de los individuos (los sucesos de los eventos) son independientes entre sí en cada sujeto. La comprobación de los tres supuestos que vienen a continuación se realiza con el estudio de los residuos, que no son más que los valores observados menos los esperados por el modelo más o menos transformados. 4. Supuesto de riesgos proporcionales: Rcommander, en su rutina de análisis, ofrece la cur- va de supervivencia media de la variable explicativa ajustada ( Figura 1 ), que, como dijimos anteriormen- te, no es útil para valorar la proporcionalidad de los riesgos en variable explicativa continua. Rcommander realiza bien la prueba de hipótesis, pero da error en la gráfica de los residuos de Scho- enfield, al no calcular bien los grados de libertad de la prueba (df), ya que por defecto utiliza df = 4. La prueba realiza dos contrastes: uno global, que incluye todas las variables del modelo, y otro para cada variable independientemente; en este caso, al existir una única variable, ambos contrastes coin- ciden. Observamos que la prueba no es significa- tiva ( p = 0,46), lo que implica que no es posible re- chazar la hipótesis nula de riesgos proporcionales ( Tabla 3 ). En el Anexo 2 se muestra la secuencia de comandos. Para realizar el gráfico de Schoenfield es necesario hacerlo de forma manual limitando el análisis a df = 2, tal y como se muestra en el Anexo 3 y la salida del gráfico en la Figura 2 . Podemos obser- var que los puntos de ambas categorías están dis- persos en una línea horizontal, indicando que el supuesto de proporcionalidad se cumple. También nos ofrece la prueba de hipótesis vista anterior- mente ( p = 0,456). La comprobación de los supuestos de la regresión de Cox se realiza mediante el análisis de los residuales. Estos se pueden hacer de forma gráfica intuitivamente, pero es más exacto hacerlo con pruebas de hipótesis 5. Supuesto de no linealidad. En la Figura 3 podemos ver cómo la mayoría de los residuales de Martingala se distribuyen con valores cercanos, la recta de re- gresión suavizada es lineal. En el Anexo 4 se mues- tra la secuencia de comandos. 6. Supuesto de ausencia de valores atípicos o in- fluyentes. En la Figura 4 mostramos los residuos DFBETA. Podemos observar que los valores están alrededor del valor 0, aunque existen algunos datos muy alejados o atípicos. En el Anexo 5 mostramos la secuencia de comandos. Tabla 3. Comprobación supuesto de riesgos proporcionales. Prueba de hipótesis Rcmdr> .CoxZPH <- cox.zph(CoxModel.2) # test by terms Rcmdr> .CoxZPH chisq df p EdadMadre 0.554 1 0.46 GLOBAL 0.554 1 0.46 Figura 1. Curva de supervivencia media variable independiente 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 0 2 4 6 8 10 12 Tiempo Supervivencia