Hướng dẫn thực hiện Marginal Cox PH Model
cho dữ liệu interval-censored trên Stata, R, Python
Bài viết này giới thiệu Marginal Cox PH model, một phương pháp tiên tiến để phân tích dữ liệu sự kiện nhiều lần với thời gian cắt ngang (interval-censored data). Phương pháp này khắc phục những hạn chế của các mô hình truyền thống, đồng thời cung cấp công cụ dễ sử dụng cho sinh viên và nhà nghiên cứu thông qua câu lệnh `stmgintcox` trên Stata 19. Bài viết sẽ hướng dẫn chi tiết từ lý thuyết đến thực hành, giúp người đọc hiểu rõ và áp dụng hiệu quả. Đặt vấn đềNội dung chínhĐặt vấn đề2. Phương phápNền tảng lý thuyết của Marginal Cox Proportional Hazards …
Bài viết này giới thiệu Marginal Cox PH model, một phương pháp tiên tiến để phân tích dữ liệu sự kiện nhiều lần với thời gian cắt ngang (interval-censored data). Phương pháp này khắc phục những hạn chế của các mô hình truyền thống, đồng thời cung cấp công cụ dễ sử dụng cho sinh viên và nhà nghiên cứu thông qua câu lệnh `stmgintcox` trên Stata 19. Bài viết sẽ hướng dẫn chi tiết từ lý thuyết đến thực hành, giúp người đọc hiểu rõ và áp dụng hiệu quả. Đặt vấn đềNội dung chínhĐặt vấn đề2. Phương phápNền tảng lý thuyết của Marginal Cox Proportional Hazards …