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单因素生存曲线对比需警惕混杂
内容
用对数秩检验发现两组生存曲线存在显著差异（比如访问次数少的二手车卖得更快），并不能直接下”访问次数导致销售变慢”的因果结论——差异可能来自其他未控制的变量，比如访问少的车恰好价格更低或行驶里程更短。要把某个因素的净影响单独分离出来，需要用[[Cox比例风险模型的半参数结构]]控制其他协变量，而不能停留在单变量对比的结果上就下结论。
参考来源
- 位置：《数据科学工程实践》第2章《与时间相关的行为分析》"2.3.2 绘制二手车销售生存曲线及差异对比"一节（源文件：_epub-src/OEBPS/Text/part0015.xhtml）
- 结论依据：原文以访问次数分组的生存曲线对比为例，明确对数秩检验P值小于0.05后"那么我们可以直接得出访问越少，销售速度越快的结论吗？答案是否定的……出现这一现象有可能是因为我们只考虑访问数量一个因素，而这些访问少的车辆恰好价格更低或者行驶里程更短。因此，对于没有控制其他因素下的单一因素对比需要谨慎对待"。
- 原始内容：图2-11所示的结果显示P值小于0.05，可以认为两条曲线存在显著差异，那么我们可以直接得出访问越少，销售速度越快的结论吗？答案是否定的，我们在分析过程中需要警惕一点，那就是相关并不代表因果，出现这一现象有可能是因为我们只考虑访问数量一个因素，而这些访问少的车辆恰好价格更低或者行驶里程更短。因此，对于没有控制其他因素下的单一因素对比需要谨慎对待。