復發有序二元間隔時間資料的事件別相關性分析

Episode-Specific Association Measures for Recurrent Ordered Bivariate Gap Time Data

喻承俊(Cheng-chun Yu)

指導教授 ： 張淑惠

國立臺灣大學/共同教育中心/統計碩士學位學程/碩士(2016年)

https://doi.org/10.6342/NTU201602232

摘要

在臨床研究裡，個體在研究結束前可能經歷數種不同的事件。以精神疾病的治療而言，患者可能反覆經歷出院和入院這兩種有序事件，這種反覆依序發生的二元事件稱為二元有序復發事件。本文感興趣的是復發有序二元間隔時間資料中，兩兩間隔時間之間的相關性。本文使用交叉比來測量兩間隔時間的相關性。因間隔時間之間的相關性會造成第二或之後間隔時間和其對應右設限時間相依，這種相依設限稱為誘導訊息設限，若使用傳統的估計交叉比方法會有偏差的現象。本文考慮三個交叉比的估計方法，並使用倒數設限機率權重來處理這種誘發相依設限造成的偏差。在二元有序復發間隔時間資料中，二元變數的交叉比可能隨著復發次數而有線性的趨勢，因此本文提出一個估計方法可運用線性趨勢假設有效地估計不同次復發的交叉比。本文最後經由模擬來檢驗本文估計方法的表現。

關鍵字

間隔時間 ； 復發事件 ； 誘導訊息設限 ； 交叉比 ； 風險比 ； 計分函數 ； 倒數權重

並列摘要

無資料

並列關鍵字

Gap times ； Recurrent events ； Induced informative censoring ； Cross ratio ； Hazard ratio ； Score function ； Inverse weighted

參考文獻

3285. Ning,J.,Chen,Y.,Cai,C.andHuang,X.(2015)Onthedependencestructureofbivariate recurrenteventprocesses: inferenceandestimation. Biometrika102,345–358. Oakes,D.(1989)BivariateSurvivalModelsInducedbyFrailties. JournaloftheAmerican StatisticalAssociation,84,487-493. Oakes, D. (1982) A Concordance Test for Independence in the Presence of Censoring. Biometrics38,451-455. Oakes, D. (1982b) A Model for Association in Bivariate Survival Data. Journal of the RoyalStatisticalSociety44,414-422. Oakes, D. (2008) On consistency of Kendalls tau under censoring. Biometrika 95, 9971001. Schaubel,D.E.andCai,J.(2004)RegressionMethodsforGapTimeHazardFunctionsof SequentiallyOrderedMultivariateFailureTImeData. Biometrika91,291-303. Wang, M.-C., Qin, J. and Chiang, C.-T. (2001) Analyzing Recurrent Event Data With InformativeCensoring. JournaloftheAmericanStatisticalAssociation96:455,10571065. 張淑惠(2016)重複性交替發⽣雙間隔時間資料之相關性分析中華民國科技部專 題研究計畫MOST104-2118-M-002-003 傅宗襁(2009)具誘導訊息設限之⼆元有序間隔時間的排序相關係數估計國立台灣大學公共衛生學院流行病學研究所生物醫學統計組碩⼠論文

Chang, S.-H. and Wang, M.-C. (1999) Conditional Regression Analysis for Recurrence TimeData. JournaloftheAmericanStatisticalAssociation94,1221-1230. Clayton, D.G. (1978) A Model for Association in Bivariate Life Tables and Its Application in Epidemiological Studies of Familial Tendency in Chronic Disease Incidence. Biometrika65,141-151. Clayton,D.G.andCuzick,J.(1985)MultivariateGeneralizationsoftheProportionalHazardsModel. JournaloftheRoyalStatisticalSocietyseriesA148,82-117. Frank,M.J.(1979)OnthesimultaneousassociativityofF(x,y)andx+y−F(x,y). AequationesMathematicae,19,194-226. Fu,T.-C.,Su,D.-H.andChang,S.-H.(2016)Serialassociationanalysesofrecurrentgap timedataviaKendallstau. Biostatistics17,188-202. Genest,C.(1987)Frank’sFamilyofBivariateDistributions. Biometrika74,549-555. Hu, T., Nan, B., Lin X. and Robins, J.M. (2011) Time-dependent cross ratio estimation forbivariatefailuretimes. Biometrika98,341-354 Huang,C.-Y.,Wang,M.-C.(2005)NonparametricEstimationoftheBivariateRecurrence TimeDistribution. Biometrics61,392-402. Lakhal-Chaieb,L.,Cook,R.J.andLin,X.(2010)InverseProbabilityofCensoringWeighted EstimatesofKendallsτforGapTimeAnalyses. Biometrics66,1145-1152. Lin,D.Y.,Sun,W.andYingZ.(1999)NonparametricEstimationoftheGapTimeDistributionsforSerialEventswithCensoredData. Biometrika86,59-70. Nelsen, R.B.(1986) Properties of a one-parameter family of bivariate distributions with specifiedmarginals. CommunicationsinStatistics-TheoryandMethods15:11,3277

46