文档介绍：生存分析SPSS过程 (SPSS of Survival Analysis)
邹莉玲
预防医学教研室
1. 何为生存分析?
生存分析(survival analysis)是将事件的结果(终点事件)和出现结果经历的时间结合起来分析的一种统计分析方法。
2. 生存分析的目的:
描述生存过程:估计不同时间的总体生存率,计算中位生存期,绘制生存函数曲线。统计方法包括Kaplan-Meier(K-M)法、寿命表法。
比较:比较不同处理组的生存率,如比较不同疗法治疗脑瘤的生存率,以了解哪种治疗方案较优。统计方法log-rank检验等。
影响因素分析:研究某个或某些因素对生存率或生存时间的影响作用。如为改善脑瘤病人的预后,应了解影响病人预后的主要因素,包括病人的年龄、性别、病程、肿瘤分期、治疗方案等。统计方法cox比例风险回归模型等。
预测:建立cox回归预测模型。
生存分析的理论复习
生存分析(Survival Analysis)菜单
寿命表(Life Tables)过程
Life tables 过程用于(小样本和大样本资料):
估计某生存时间的生存率,以及中位生存时间。
绘制各种曲线:如生存函数、风险函数曲线等。
对某一研究因素不同水平的生存时间分布的比较。
控制另一个因素后对研究因素不同水平的生存时间分布的比较。
对多组生存时间分布进行两两比较。
(比较总体生存时间分布采用wilcoxon检验)
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实例分析
例1:为了比较不同手术方法治疗肾上腺肿瘤的疗效,某研究者随机将43例病人分成两组,甲组23例、乙组20例的生存时间(月)如下所示:
其中有“+”者是删失数据,表示病人仍生存或失访,括号内为死亡人数。
(1)计算甲、乙两法术后10月的生存率和标准误。
(2)估计两组的中位生存期。
(3)绘制各组生存函数曲线。
(4)比较两组的总体生存时间分布有无差别。
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一、建立数据文件(data-)
定义5个变量:
生存时间变量:t,值标签“生存时间(月)”
生存状态变量:status,取值“1=死亡,0=删失或存活”
频数变量:freq,值标签“人数”
分组变量:group,取值“1=甲组,2=乙组”
生存时间序号变量(可无):i
二、操作过程
主菜单:分析Analyze生存Survival寿命表Life tables
对话框参数设置:
时间time框:选入“t”。
显示时间间隔Display time intervals框:步长by前面填入最大生存时间的上限(必须包括生存时间最大值),步长by后面填入生存时间的组距。本例上限填“60”,组距填“1”。
状态status框:选入“status”,击define events 钮,在single value框填入“1”
因子factor框:选入“group”,定义最小值“1”,最大值“2”。
单击选项option按钮,弹出对话框:
1)√寿命表,系统默认。
2)图: √生存函数
3)比较第一个因子的水平: √整体比较
三、主要输出结果
10月生存率的估计:
甲法 48%,标准误
乙法 30%,标准误
两组的中位生存期估计:
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3. 绘制生存曲线:
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4. 两组生存时间分布的比较: