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****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) Company Logo 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。 Company Logo 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: Company Logo 3. 绘制生存曲线: Company Logo 4. 两组生存时间分布的比较: