生存分析.docx
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生存分析
SPSSSurvival（生存分析）
SPSSSurvival菜单包括LifeTables过程、Kaplan-Meier（卡普兰---梅尔）过程、CoxRegression过程、Coxw/Time-DepCov（含时间依存变量的Cox模型）过程。
这里只介绍LifeTables过程和Kaplan-Meier过程。
一、Kaplan-Meier过程
采用乘积极限法（Product-limitestimates）来估计生存率，同时还可以对一个因素进行检验。
适用于以个体为单位来收的小样本或大样本且有精确生存时间的生存资料，是最基本的一种生存分析方法。
Kaplan-Meier法用于：
1、估计某研究因素不同水平的中位生存时间。
2、比较该研究因素不同水平的生存时间有无差异。
3、 控制一个分层因素后对研究因素不同水平的生存时间比较（此时将按分层因素的不同水平对研究因素对生存时间的影响分别进行分析）。
二、LifeTables过程
采用寿命表法（LifeTables）来估计生存率。
适用于将整个观测时间划分为很多小的时间段，对于每个时间段，计算所有活到某时间段起点的病例在该时间段内死亡（出现结局）的概率。
因此，当资料是按照固定的时间间隔收集（比如一个月随访一次）时，随访结果只有该年或该月期间的若干观察人数、发生失效事件人数（即出现预期观察结果的人数）和截尾人数，每位患者的确切生存时间无法知道，此时采用寿命表法来分析。
它用于大样本或粗略的存在时间资料。
LifeTables过程用于：
1、估计某生存时间的生存率。
如估计术后1年生存率、2年生存率、3年生存率、4年生存率、5年生存率，等等。
2、绘制各种曲线如生存函数、风险函数曲线等。
3、对某一研究因素不同水平的生存时间分布进行比较，控制另一因素后对研究因素不同水平的生存时间分布进行比较，包括从总体上比较和不同水平之间进行两两比较。
练习，P460第1题
（1）求各年生存概率：
各年生存概率=某年活满一年人数/某年年初人口数
（2）求逐年生存率：
某年生存率=某年生存概率与该年前各年生存概率的乘积
结果为：
术后年份
死亡数
年初人口数
生存数
生存概率
生存率
1（0～）
10
100
90
0.9000
0.9000
2（1～）
10
90
80
0.8890
0.8001
3（2～）
10
80
70
0.8750
0.7009
作业：
P460第2题
题依分析：
小样本且已知精确生存时间，比较两种疗法的生存时间有无差异。
故采用Kaplan-Meier法。
H0：
两总体生存率相同（或两总体生存曲线相同）
H1：
两总体生存率不相同（或两总体生存曲线不相同）
a=0.05
SPSS过程:
1、对变量进行定义
2、输入数据
time
status
group
5
1
1
7
0
1
13
1
1
13
1
1
23
1
1
30
1
1
30
0
1
38
1
1
42
1
1
42
1
1
45
0
1
1
1
2
3
1
2
3
1
2
7
1
2
10
1
2
15
1
2
15
1
2
23
1
2
30
1
2
1. Analyze==>Survival==>Kaplan-Meier
2. Time框：
选入“time”
3. Status框：
选入“status”；击defineevents钮,在singlevalue框右边的空格中输入“1”（0=“截尾或生存”，1=“死亡”等阳性结果）
4. Factor框：
选入“group”
5.Comparefactors列表框（分组因素水平间比较）：
TestStatistics:
选择Log-rank、Breslow、Tarone-Ware
Lineartrendforfactorlevels:
选Pooledoverstrata（水平间的整体比较）
6.Option列表框
Statistics:
选Survivaltable（s）、MeanandmedianSurvival
Plots:
选Survival
单击OK钮
结果解释:
1、生存分析表
2、生存时间估计
甲疗法生存时间均数为29.520周，中位生存时间为38.000天；
乙疗法生存时间均数为11.889周，中位生存时间为10.000天。
3、水平间的整体比较（即对整条生存曲线进行比较）
3种检验方法的检验统计量P均小于0.05，2种疗法的生存率的差异有统计学意义。
习惯取log-rank统计量。
所以，本例χ2=7.628，P=0.006。
因P<0.05，按a=0.05水准，拒绝H0，接受H1，可认为2种疗法的生存率的差异有统计学意义，甲疗法生存率高于乙疗法。
4、生存曲线
作业：
P460第3题
题意分析：
随访结果按每5年为区间统计期内死亡数和截尾人数，每位患者的确切生存时间无法知道，此时采用寿命表法来估计生存率。
SPSS过程:
1、对变量进行定义
2、输入数据
time
status
f
0
1
731
0
0
18
5
1
52
5
0
16
10
1
14
10
0
75
15
1
10
15
0
33
1、weightf
2、Analyze==>Survival==>LifeTables
3、Time框：
选入time
4、DisplayTimeIntervals框（输出生存时间范围及组距）：
在by前面的框内填入生存时间上限“20”（此区间必须包括生存时间的最大值）；在by后面的框内填入生存时间的组距（即时间间隔）“5”。
5、Status框：
选入status；击defineevents钮,在singlevalue框右边的空格中输入“1”（死亡）
6、单击Option按钮，弹出对话框：
LifeTable（s）输出寿命表，系统默认
Plots:
选Survival（累积生存函数曲线）
击Continue
7、单击OK钮
结果解释:
1、生存分析表
LifeTable（a）
IntervalStartTime
NumberEnteringInterval
NumberWithdrawingduringInterval
NumberExposedtoRisk
NumberofTerminalEvents
ProportionTerminating
ProportionSurviving
CumulativeProportionSurvivingatEndofInterval
Std.ErrorofCumulativeProportionSurvivingatEndofInterval
ProbabilityDensity
Std.ErrorofProbabilityDensity
HazardRate
Std.ErrorofHazardRate
0
949
18
940
731
0.78
0.22
0.22
0.01
0.156
0.003
0.25
0.01
5
200
16
192
52
0.27
0.73
0.16
0.01
0.012
0.002
0.06
0.01
10
132
75
94.5
14
0.15
0.85
0.14
0.01
0.005
0.001
0.03
0.01
15
43
33
26.5
10
0.38
0.62
0.09
0.01
0.01
0.003
0.09
0.03
Themediansurvivaltimeis3.21
寿命表
生存时间的组段下限
进入该组段的观察例数
该组段的截尾例数。
暴露于危险因素的例数，即有效观察例数
终结事件的例数，即死亡例数
死亡比例
生存比例
至本组段上限的累积生存率
累积生存率标准误
概率密度
概率密度标准误
风险率
风险率标准误
0
949
18
940
731
0.78
0.22
0.22
0.01
0.156
0.003
0.25
0.01
5
200
16
192
52
0.27
0.73
0.16
0.01
0.012
0.002
0.06
0.01
10
132
75
94.5
14
0.15
0.85
0.14
0.01
0.005
0.001
0.03
0.01
15
43
33
26.5
10
0.38
0.62
0.09
0.01
0.01
0.003
0.09
0.03
中位生存时间为3.21年。
所以，5年生存率为22%；10年生存率为16%；15年生存率为14%；20年生存率为9%。
2、生存曲线
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