Rで生存データのウィルコクソン符号順位検定を実行する方法

次のような生存データがあるとします。

obs <- data.frame(
  time = c(floor(runif(100) * 30), floor((runif(100)^2) * 30)),
  status = c(rbinom(100, 1, 0.2), rbinom(100, 1, 0.7)),
  group = gl(2,100)
  )

標準のログランクテストを実行するには、

survdiff(Surv(time, status) ~ group, data = obs, rho = 0)

正しい？

しかし、他のテストはどうですか？ウィルコクソンの符号付き順位検定、ペト検定、またはフレミング・ハリントン検定をどのように実行できますか？

Rはウィルコクソン検定を実行する可能性を提供しますが、打ち切りを考慮に入れる方法を見つけられませんでした。

さらに、この文書では、設定rho = 1によりテストが「Gehan-Wilcoxonテストのペト＆ペト変更」になると述べています。しかし、これはペトテストと同じですか？

（おそらく、命名規則のソースを引用し、この質問が提起される理由を詳しく説明する必要があります。これがSASまたはSPSSのドキュメントと一致させようとする場合、異文化間の問題が発生する可能性があります。）

「ペトテスト」を取得する方法に関する特定の質問に対する簡単な答えは、rho = 1を使用することですが、これは概算です。クラインとモエシュバーガーの「生存分析」の第7章の1サンプルと2サンプルのセクションを参照すると、ペトペトバージョンとゲハンバージョンはどちらもマンホイットニーウィルコクソンの2サンプル（検閲）バージョンであることがわかりました。 2標本検定ですが、生存関数推定器の異なるバージョンを使用しました。単一の「フレミング-ハリントン検定」はありません。その用語は、指定された値でのログランク検定とウィルコクソン型検定に帰着する検定のファミリーを指すためですrho。（R / S surv.diff関数では、Fleming-Harringtonファミリのqパラメータが0に固定されており、rhoという名前のpパラメータのみが変化します。）

メタ問題は、数学的な内容ではなく、名前に焦点を当てるべきかどうかです。Fleming-Harringtonファミリーでp = rho = 0（qは0に固定）を選択すると、時間範囲全体で（OE）またはグループ間差異が等しく重み付けされますが、Gehan-WilcoxonテストとPeto-Petoテストはどちらも初期の重み付けですより強く死。（医師としての）私の意見では、通常のケースでは初期の違いをより証拠的に考慮した重み付けをするのが賢明ですが、他の選択肢を守ることができる特定の場合を想像できます。

Rでこれを計算する方法についての質問に答えるにcomp()は、survMiscパッケージの関数を使用できます。例：

> library(survMisc)
> fit = survfit(Surv(time, status) ~ x, data = aml)
> comp(fit)$tests$lrTests
                              ChiSq df      p
Log-rank                       3.40  1 0.0653
Gehan-Breslow (mod~ Wilcoxon)  2.72  1 0.0989
Tarone-Ware                    2.98  1 0.0842
Peto-Peto                      2.71  1 0.0998
Mod~ Peto-Peto (Andersen)      2.64  1 0.1042
Flem~-Harr~ with p=1, q=1      1.45  1 0.2281

Fleming-Harrington検定（最後の行に表示）のパラメーターを選択するには、FHpおよびFHq引数を使用します。例えば、

> comp(fit, FHp=0, FHq=0)$tests$lrTests
[…]
Flem~-Harr~ with p=0, q=0      3.40  1 0.0653

通常のログランク検定を提供します（最初の例の最初の行にも示されています）。