因素与有序因子？

Question

这是我正在努力解决的问题。我正在使用来自burn库的KMsurv数据集，我正在尝试使用两个简单的协变量来拟合一个简单的生存模型。这些预测因子之一是有序因子。也许我的问题是一个天真的问题，当我查看结果时，我会在估计系数前面看到L和Q这两个词。 L和Q是指线性和二次？我期望看到相同数量的估计系数，但是当我调整有序因子与调整未排序的相同因子时相比具有不同的估计。你能否指导一下我的拟合结果（Q和L的那些系数）以及它们应该如何解释？我很感激您是否也可以参考我的参考资料，了解有关调整有序因子的更多信息。 这是我的代码：

library(KMsurv)
data(burn)
names(burn) <- c("Obs", "TRT", "Female", "White", "SurfBurned", "HeadBurned",
"buttBurned", "TrunkBurned", "UpperLegBurned", "LowerLegBurned", "resp", 
"BurnType", "ExcisionTime", "ExcisionDelta", "prophylacticTime",
"ProphylacticDelta", "straphylInfTime", "straphylInfDelta")

burn$SurfBurned_cat <- factor(cut(burn$SurfBurned, c(0, 10, 25, 100), 
labels = c("low", "medium", "high")),  

levels = c("low", "medium", "high"), ordered = TRUE)
Q4PcCoxModel <- coxph(Surv(straphylInfTime, straphylInfDelta) ~
                       TRT*SurfBurned_cat, 
                      data = burn)
summary(Q4PcCoxModel)

感谢您的帮助。

Answer 1

如果您希望对有序因子使用治疗对比，可以使用此命令options(contrasts = c("contr.treatment", "contr.treatment"))全局设置。但是，您的期望是错误的：

  

我预计会看到相同数量的估计系数，但是当我调整有序因子而不是调整相同因子时，估计系数不同。

使用治疗对比度调整有序因子将给出与使用治疗对比度调整无序因子相同的估计值。