Avviso R coxph(): Loglik converge prima della variabile

Question

Ho qualche problema nell'uso di coxph(). Ho due variabili categoriali: Sesso e probabile causa, che voglio usare come variabili predittive. Il sesso è solo il tipico maschio/femmina, ma la causa probabile ha 5 opzioni. Non so qual è il problema con il messaggio di avviso. Perché gli intervalli di cofidazione sono da 0 a Inf e i valori di p così alti?

Ecco il codice e l'output:

> my_coxph <- coxph(Surv(tempo,status) ~ factor(Sexo)+ factor(Causa.provavel) ,   data=ceabn) 
Warning message: 
In fitter(X, Y, strats, offset, init, control, weights = weights, : 
Loglik converged before variable 2,3,5,6 ; beta may be infinite. 

> summary(my_coxph) 
Call: 
coxph(formula = Surv(tempo, status) ~ factor(Sexo) + factor(Causa.provavel), 
data = ceabn) 

n= 43, number of events= 31 

              coef exp(coef) se(coef)  z Pr(>|z|) 
factor(Sexo)macho      7.254e-01 2.066e+00 4.873e-01 1.488 0.137 
factor(Causa.provavel)caca    2.186e+01 3.107e+09 9.698e+03 0.002 0.998 
factor(Causa.provavel)colisao linha MT 1.973e+01 3.703e+08 9.698e+03 0.002 0.998 
factor(Causa.provavel)indeterminado 9.407e-01 2.562e+00 1.683e+04 0.000 1.000 
factor(Causa.provavel)predacao   2.170e+01 2.655e+09 9.698e+03 0.002 0.998 
factor(Causa.provavel)predado   2.276e+01 7.659e+09 9.698e+03 0.002 0.998 

             exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95 
factor(Sexo)macho      2.065e+00 4.841e-01 0.7947  5.368 
factor(Causa.provavel)caca    3.107e+09 3.219e-10 0.0000  Inf 
factor(Causa.provavel)colisao linha MT 3.703e+08 2.701e-09 0.0000  Inf 
factor(Causa.provavel)indeterminado 2.562e+00 3.904e-01 0.0000  Inf 
factor(Causa.provavel)predacao   2.655e+09 3.766e-10 0.0000  Inf 
factor(Causa.provavel)predado   7.659e+09 1.306e-10 0.0000  Inf 

Concordance= 0.752 (se = 0.059) 
Rsquare= 0.608 (max possible= 0.987) 
Likelihood ratio test= 40.23 on 6 df, p=4.105e-07 
Wald test   = 7.46 on 6 df, p=0.2807 
Score (logrank) test = 30.48 on 6 df, p=3.183e-05 

Grazie

Answer 1

Quando ho chiesto a Terry Therneau (autore di pkg: la sopravvivenza) su che diversi anni fa ha detto che il test che viene attivato per genera che l'avviso è eccessivamente sensibile. Generalmente l'avvertimento non è corretto. Solitamente puoi guardare i tuoi coefficienti per vedere che non sono infiniti

Nel tuo caso, tuttavia, sembra essere correttamente avvisarti che ci possono essere problemi con i tuoi dati, dal momento che hai coefficienti non plausibili. Un coefficiente beta di 2.276e + 01 (= 22.7) in un modello esponenziale è semplicemente ridicolmente alto. Il rischio relativo stimato è di oltre un milione! Dovresti esaminare le classificazioni tabulari dei tuoi dati per problemi di separazione completa. Qualcuno del tuo gruppo di controllo è morto, ehm, ha un evento?