生存分析spss课件

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1、生存分析SPSS过程（SPSSofSurvivalAnalysis）1.何为生存分析？生存分析（survivalanalysis）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，

2、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(SurvivalAnalysis)菜单寿命表（LifeTables）过程Lifetables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）CompanyLogo实例分析例1：为了比较不同手术方法治疗肾上腺

3、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。CompanyLogo一、建立数据文件（data-01.sav）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

4、二、操作过程主菜单：分析Analyze生存Survival寿命表Lifetables对话框参数设置：时间time框：选入“t”。显示时间间隔Displaytimeintervals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defineevents钮，在singlevalue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

5、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0.1乙法30%，标准误0.1两组的中位生存期估计：CompanyLogo3.绘制生存曲线：CompanyLogo4.两组生存时间分布的比较：Kaplan-Meier过程Kaplan-Meier过程用于(尤其小样本资料）：估计各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。比较某研究因素不同水平的生存时间有无差异。控制某个分层因素后对研究因素不同水平的生存时间分布进行比较。对多组生存时间分布进行两两比较。（各总体分布比较采用Log-rank等非参数方法）CompanyLogo实例分析例2：（

6、数据同例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、乙两法各生存时间的生存率和标准误。（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。一、建立数据文件（同前）二、操作过程主菜单：分析Analyze生存SurvivalKaplan-Meier对话框参数设置：时间time框：选入“t”。状态status框：选入“status”，击defineevents钮，在singlevalu

7、e框填入“1”。因子factor框：选入“group”。单击选项option按钮，弹出对话框：1）统计量：√生存分析表，系统默认。√均值和中位生存时间，系统默认。2）图：√生存函数5.单击比较因子CompareFactor按钮，弹出对话框：1）检验统计量TestStatistics：都用于检验时间分布是否相同。√对数秩Log-rank：各时间点的权重一样。Breslow：按各时间点的观察例数赋权。Tarone-Ware：