tester l’hypothèse de proportional hazard

Hello,

Pour une application du modèle de Cox je suis supposé tester l’hypothèse de proportional hazard.

Sur ce site : https://stats.idre.ucla.edu/other/ex...in-cox-models/
Je trouve cette proposition de code :

Code:

proc phreg data=uis;
  model time*censor(0) = age race treat site aget racet treatt sitet;
  aget = age*log(time);
  racet = race*log(time);
  treatt = treat*log(time);
  sitet = site*log(time);
  proportionality_test: test aget, racet, treat, sitet;
run;

Sauf que, si j’applique le code tel quel, (avec « race » variable qualitative) j’obtiens comme message d’erreur :

Variable race should be either numeric or specified in the CLASS statement

Maintenant si j’ajoute une ligne « class age race treat site ; » j’obtiens comme message d’erreur :

Unable to convert a character value to a numeric value

Finalement la seule façon que je trouve de faire « marcher » le programme c’est de numériser ma variable race (blanc = 1 noir = 2 par exemple). Mais est-ce ce que je suis scencé faire ?

Deuxième question : Quand je fais cela j’obtiens une (unique) p-valeur de proportionality_test. Si je comprends bien c’est si le test est concluant (p_valeur faible) que les hypothèses ne sont pas vérifiées et qu’on applique un autre modèle (comme pour le test de normalité) c’est ça ?

Et enfin troisième et dernière question, quelle est le sens de ce test « proportionality_test » et de cette transformation racet = race*log(time); et pourquoi cela vérifie les hypothèses ?
Pour moi, pour vérifier l’hypothèse des hasards proportionnel il faut vérifier que les events soit repartis le long du temps avec une densité exponentiellement décroissante et donc qu’ils sont réparti le long de log(time) uniformément.
Par contre quand je multiplie racet = race*log(time) avec race numérisé, si les blancs sont plus affectés que les noirs par exemple, je ne vais plus du tout avoir de distribution uniforme (ce qui me fait bien douter qu’il faille numériser) (en même temps il n’y a que cela qui marche pour le moment).

Merci beaucoup à qui pourra m'aider.