CHƯƠNG 10: MÔ HÌNH POISSON CHO DỮ LIỆU THỜI GIAN SỐNG CÒN
Phương pháp Kaplan–Meier dựa trên tương đối ít giả định; không có giả định về dạng hàm của hàm sống sót hoặc hàm nguy cơ. Kiểm duyệt được giả định là không cung cấp thông tin. Đường cong sống sót Kaplan–Meier là dạng biểu đồ phân tán của dữ liệu sống còn có kiểm duyệt, giúp hình dung bản chất của hàm sống sót và hàm nguy cơ.
Hạn chế của Kaplan–Meier: không làm mượt dữ liệu, có thể thất thường và nhạy với thay đổi nhỏ. Chương này mô tả phương pháp tham số dựa trên Weibull, mũ (exponential), và Poisson. Tính toán đơn giản nhưng cần giả định mạnh về dạng hàm nguy cơ.
Các mục chính:
- Mục 10.1: Phương pháp Poisson một mẫu: Weibull và mũ, đánh giá giả định mũ (Cox–Oakes), phân phối Poisson, phương pháp chính xác và tiệm cận (λ̂=d/n, KTC, kiểm định).
- Mục 10.2: Dữ liệu không phân tầng: so sánh hai tỷ suất (HR̂ = d₁n₂/d₂n₁), KTC cho HR, Wald/LR tests, phương pháp chính xác có điều kiện, Mantel–Haenszel cho người-thời gian, bảng 1×I, xu hướng tuyến tính, đánh giá Poisson-mũ qua phân vùng thời gian.
- Mục 10.3: Dữ liệu phân tầng: không điều kiện và có điều kiện cho K bảng 1×2, lặp Clayton, Mantel–Haenszel HR̂_MH=R
