15.8: Логарифмический ранговый тест Мантела-Кокса

Логарифмический ранговый тест Мантела-Кокса является широко используемым статистическим методом для сравнения распределений выживаемости двух групп. Он проверяет, существует ли статистически значимая разница во времени выживания между группами, не предполагая конкретного распределения данных о выживаемости, что делает его непараметрическим тестом. Такая гибкость делает логарифмический ранговый тест особенно ценным в медицинских исследованиях и других областях, где интерес представляет время события, такого как смерть или рецидив заболевания. Он обычно применяется в клинических испытаниях и эпидемиологических исследованиях для оценки того, улучшает ли новый метод лечения выживаемость по сравнению с контрольным или стандартным лечением.

Одной из сильных сторон логарифмического рангового теста является его способность обрабатывать цензурированные данные, что происходит, когда интересующее событие не наблюдалось для некоторых субъектов к концу исследования. Эта функция гарантирует, что тест может включить всю доступную информацию, даже если полное время выживания доступно не для каждого участника. Кроме того, поскольку тест не основан на предположении о нормально распределенном времени выживания, он хорошо подходит для широкого спектра данных о выживаемости.

Однако логарифмический ранговый тест имеет ограничения. Он предполагает, что отношения рисков между группами остаются пропорциональными и постоянными с течением времени — условие, которое может выполняться не всегда. Нарушение этого предположения может привести к вводящим в заблуждение результатам. Кроме того, тест требует достаточного количества событий для получения надежных результатов, что делает его менее эффективным в исследованиях с небольшим размером выборки или высоким уровнем цензуры. В таких случаях более подходящими могут быть альтернативные методы, такие как модель пропорциональных рисков Кокса.  

Несмотря на свою простоту, логарифмический ранговый тест Мантела-Кокса обеспечивает эффективный и прямой способ оценки влияния различных методов лечения на выживаемость. Он учитывает как время, так и частоту событий, что позволяет исследователям делать значимые выводы об эффективности вмешательств. Несмотря на то, что у него есть определенные ограничения, его адаптивность и способность работать с цензурированными данными делают его важным инструментом в анализе выживаемости.