Q&A
KojiDoi様 ありがとうございます。
知人からtapplyはどうかとアドバイスをいただいたのですが、tapplyだと一つ目の引数がベクトルでないとだめで、そこで詰まってしまいました・・・
tapply (d$len, d$sp, mean)
とかであれば、d$lenの平均(mean)をd$spごとで算出するという形ですが、今回は入れるべきベクトルがなく（”df”に対して、ハザードを求める関数をグループごとに適用）なので・・・
お世話になっております。
今回はハザード比についてのコーディングお伺いしたいのですが、
このようなグループごとのハザード比を求めたいと考えております。
一つのグループであれば、
R
1ph<- coxph(Surv(Time, event)~SEX+Age+ ….. (+他の共変量) ,data=df) 2summary(ph) 3ggforest(ph)
でできるのですが、どなたか、このグループごとのやり方を実践したことがある人いませんか？
sample code
このlaser : argon /xenonでのグループごとにできないかという考えです。
どなたか、ご教示いただけますと幸いです・・・
R
1library(survival) 2library(survminer) 3survival::diabetic 4ph<- coxph(Surv(time, status)~age+trt+risk, data=survival::diabetic) 5summary(ph) 6ggforest(ph)
イメージはこの画像のように、Group A / Group Bで分けることです。
よろしくお願いいたします。
回答2件
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自己解決
require(survival)
require(survminer)
require(tidyverse)
data("diabetic", package = "survival")
fits <- diabetic %>% group_by(laser) %>% nest() %>%
mutate(fit = map(data, ~coxph(Surv(time, status) ~ age + trt + risk, data = .x)))
リストの要素を取りだす
summmary(fits$fit[[1]])
まとめて表示
fits$fit %>% map(summary)
walk2(fits$fit, fits$data, ~print(ggforest(.x, data = .y)))
投稿2020/12/03 15:26
総合スコア8
0
「グループごとに」何かの計算をしたいならば、tapplyが使えるのではないでしょうか。
http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/24.html
投稿2020/12/02 00:52
総合スコア13671
ちょっとおっしゃってることがよく分からないのですが。 ここで取り上げているデータはlibrary(survival)のサンプルデータdiabeticだと思いますが、laserという項がありますよね。それでグループ分けするのではないのですか?
そうです！この画像はサンプルになります。
色々行ったりDoiさんのアドバイスからアイデアをいただき自己解決いたしました。
大変ありがとうございました。
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