「生存時間のあてはめ(パラメトリック)」レポート
起動ウィンドウで［すべての分布］を選択した場合、各確率分布に対する結果が表示されます。起動ウィンドウで［原因］に列を指定した場合、各原因に対する結果が表示されます。そうでない場合は、1つの結果だけが表示されます。これらの「生存時間のあてはめ(パラメトリック)」のレポートには、次のような結果が含まれます。
効果の要約
モデルへの効果の追加や削除ができる対話式の「効果の要約」レポートを表示します。『基本的な回帰モデル』の「効果の要約」レポートを参照してください。
モデルのあてはめの詳細
「イベントまでの時間」には、指定したY列の名前、「分布」には、あてはめられた確率分布の名前が表示されます。「AICc」・「BIC」・「(-2)*対数尤度」はすべて、モデルの適合度に関する指標です。これらの統計量を参考にして、他のモデルと適合度を比較できます。その右側には、「使用されたオブザベーション」と「非打ち切りの個数」が表示されます。
モデル全体の検定
この検定は、すべての説明変数を含むモデルをあてはめた場合と、切片項だけのモデルをあてはめた場合を比較します。切片項だけのモデルに対する結果は、「生存時間分析」プラットフォームと同じ結果になります。
パラメータ推定値
回帰パラメータの推定値を表示します。
「パラメータ推定値」表の下に、「一般化回帰」プラットフォームを起動できるリンクが表示されます。このリンクは、次のような場合に表示され、「一般化回帰」プラットフォームを使って変数の選択を実行することができます。
– モデルに尺度効果がない場合
– 起動ウィンドウで［原因］に列を指定しなかった場合
– 起動ウィンドウの「分析」で、［正規］・［対数正規］・［Weibull］を指定した場合
代替パラメトリック化
（Weibull分布をあてはめたときだけ表示されます）Weibull分布のαおよびβで表現したときのパラメータ推定値を示します。このパラメータ表現の詳細については、Weibullを参照してください。
Wald検定
モデルに含まれた項のWald検定のカイ2乗統計量を表示します。
効果の尤度比検定
あてはめたモデルの対数尤度が、モデルから各項を削除したときの対数尤度と比較されます。
生存分位点のプロット
データ点と、0.1、0.5、0.9における分位点を表示します。
図14.5 「生存時間のあてはめ(パラメトリック)」レポート
