생존 설정에서의 보정 및 적합도 검정

생존 분석 설정에서 예측 모델의 보정을 평가하기 위해, 여러 저자들이 Hosmer-Lemeshow 적합도 검정을 생존 데이터에 확장했습니다. Grønnesby와 Borgan은 비례 위험 가정 하에 검정을 개발하였고, Nam과 D'Agostino는 제한적인 검열이 있는 데이터에 더욱 일반적인 생존 설정에 적용 가능한 비모수 검정을 개발했습니다. 우리는 두 검정의 성능을 분석하고 Grønnesby-Borgan 검정이 다양한 설정에서 적절한 크기를 달성하는 반면, Nam-D'Agostino 방법은 경미한 검열이 있을 때 명목상의 1형 오류보다 높은 것을 보여줍니다. 두 검정 모두 작은 셀 크기에 민감합니다. 우리는 더 높은 검열 비율을 허용하기 위해 Nam-D'Agostino 검정의 수정을 개발했습니다. 이 수정된 Nam-D'Agostino 검정은 1형 오류를 적절히 제어하고 Grønnesby-Borgan 검정과 비슷한 검정력을 가지며, 비례 위험을 넘는 설정에 적용할 수 있음을 보여줍니다. 우리는 또한 작은 셀 크기에 대한 적용에 대해 논의합니다.