Как я могу добавить p-значение к моему графику индекса соответствия в R?

В моей задаче анализа выживания я использовал пропорциональную модель Кокса для расчета значения индекса согласованности (c-индекс) в разных группах моего набора данных. Мне было интересно, как я могу добавить значение p к моему графику c-индекса, чтобы сравнить разные группы, чтобы они выглядели как эта цифра?

введите здесь описание изображения

вот мой код:

 surv <- with(group, Surv(group$survival, group$time))

# calculate survival
 sum.surv_1 <-  with(group, summary(coxph(surv ~ group$1)))
 sum.surv.1_2 <-  with(group, summary(coxph(surv ~ group$1 + group$2,ties = T)))


c_index.1 <- sum.surv_1$concordance
c_index.1_2 <- sum.surv.1_2$concordance

Comb_cIndex = data.frame(rbind(c_index.1["concordance.concordant"],
                           c_index.1_2["concordance.concordant"]))

barplot(as.matrix(Comb_cIndex), beside=TRUE, axis.lty=1, 
    ylab = "C Index", ylim = c(0, 0.8), 
    col = c("green", "blue"))

Заранее спасибо,


r bar-chart survival-analysis cox-regression p-value
person user3576287    schedule 16.05.2015    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Мне удалось найти ответ, рассчитав значения соответствия с/без связей для моего набора данных. следуя этому примеру:

p-значение тестирования двух c-индексов без учета связей

round(cindex.comp(c_index_no_ties1, c_index_no_ties2)$p.value,3)

Функция для p-значения тестирования двух c-индексов с учетом связей t-критерий для зависимых переменных используется для значимости Входные переменные являются объектами, полученными из первой функции

cindex.p.ties <- function(c_index_ties1, c_index_ties2, c_index_no_ties1, c_index_no_ties2) {
    eps <- 1E-15
    n <- c_index_no_ties1$n
    r <- cor(c_index_no_ties1$data$x, c_index_no_ties2$data$x, use="complete.obs", method="spearman")
    if ((1 - abs(r)) > eps) {
      t.stat <- (c_index_ties1$concordance - c_index_ties2$concordance) / sqrt(c_index_ties1$std.err^2 + c_index_ties2$std.err^2 - 2 * r * c_index_ties1$std.err * c_index_ties2$std.err)
      diff.ci.p <- pt(q=t.stat, df=n - 1, lower.tail=FALSE)
    } else { diff.ci.p <- 1 }
    return(list("p.value"=diff.ci.p))
  }
cindex.p.ties(c_index_ties1=c_index_ties1, c_index_ties2=c_index_ties2, c_index_no_ties1=c_index_no_ties1, c_index_no_ties2=c_index_no_ties2)
person user3576287    schedule 04.06.2015