Odhady parametrů v subkohortních studiích

Abstract

The concern of this thesis is parameter estimation in regression models in survival analysis, particularly in case-cohort studies. In case-cohort studies, observations are sampled to form a subcohort which is followed and analysed. As a result, the cost of performing such studies is reduced but standard procedures for parameter estimation need to be modified. This is usually done by incorporating weights into the estimating equations so that individual sampling probabilities are accounted for. In this thesis we show that this method can lead to biased estimators when the subcohort sampling probability is low and suggest an alternative estimator based on logistic regression.

Dizertační práce se zabývá odhadem parametrů v regresních modelech v analýze přežívání, zejména v tzv. subkohortních studiích. V těchto studiích se provádí výběr pozorování do subkohorty, která se sleduje a nalyzuje. To umožňuje výrazné snížení nákladů na provedení studie, ale zároveň vyžaduje při odhadu regresních parametrů jiné postupy než klasická analýza přežívání. Obvyklá úprava odhadovacích rovnic spočívá v zavedení váhových funkcí, které zohledňují pravděpodobnost výběru jednotlivých pozorování do subkohorty. V práci ukážeme, že tato metoda může vést při malých pravděpodobnostech výběru k vychýlení odhadům, a navrhneme alternativní odhad založený na logické regresi.