ここでは、rcs 項を使用した生存モデルを示しました。anova()under rms パッケージが線形性の関連性をテストする方法であるかどうか疑問に思っていましたか? また、非線形項の P 値 (ここで 0.094 を参照) を解釈するにはどうすればよいですか? それは、cox モデルに rcs() 項を追加することをサポートしていますか?
library(rms)
data(pbc)
d <- pbc
rm(pbc, pbcseq)
d$status <- ifelse(d$status != 0, 1, 0)
dd = datadist(d)
options(datadist='dd')
# rcs model
m2 <- cph(Surv(time, status) ~ rcs(albumin, 4), data=d)
anova(m2)
Wald Statistics Response: Surv(time, status)
Factor Chi-Square d.f. P
albumin 82.80 3 <.0001
Nonlinear 4.73 2 0.094
TOTAL 82.80 3 <.0001