生存分析的統計方法二手

⑴ 三種不同疾病之間的同一指標的比較用什麼統計方法

如果隨訪的話，可以考慮用生存分析，不僅可以知道的結局，還知道到結局的時間長短。
生存分析(Survival analysis)是指根據試驗或調查得到的數據對生物或人的生存時間進行分析和推斷，研究生存時間和結局與眾多影響因素間關系及其程度大小的方法，也稱生存率分析或存活率分析。
生存分析涉及有關疾病的癒合、死亡,或者器官的生長發育等時效性指標。
某些研究雖然與生存無關，但由於研究中隨訪資料常因失訪等原因造成某些數據觀察不完全,要用專門方法進行統計處理,這類方法起源於對壽命資料的統計分析,故也稱為生存分析。

⑵ 生物統計的生存分析

許多生物現象的動態觀察結果都比一次性的橫斷面觀察更能說明問題。例如：惡性腫瘤患者接受手術治療的效果，要看他們術後經過一段時間的生存率，或者有必要描繪出在不同條件下的生存率曲線（以時間為橫軸,生存率為縱軸）,以便進行分析與比較；器官移植的效果，要看異體器官在體內正常工作和不被排斥的時間等。生存分析的用途是廣泛的。

⑶ spss生存分析檢剔意思

生存分析是對生存時間進行統計分析的一種技術，所謂生存時間，就是指從某一時間點起到所關心的事件發生的這段時間，這里的時間不一定就是鍾表日歷上的時間，也有可能是其他的度量單位，比如長度單位等。
拓展資料：
生存時間有兩個特點:
1.存在刪失，是指由於某種原因導致生存時間沒用被准確或完整的記錄下來，這種情況很常見，如果不存在刪失，那麼生存分析和一般統計方法沒用太大區別，但是一旦出現刪失，就必須考慮其影響，一般統計方法將不再適用。
2.生存時間非負，且分布常常右偏，導致基於正態分布理論的常規統計方法不適用。用生存分析就可以解決以上問題。

⑷ 一組數可以作生存分析嗎

不可以。
做生存分析的話至少要有兩組，一組為正常參照租，另一組需要作為對照組來判斷生存分析的具體分析。
生存分析是常用的統計分析方法，多數長期隨訪性研究需要使用生存分析，如腫瘤科大夫想要評價治療措施對於患者生存期的影響，或者腫瘤復發時間的影響，而其樣本量計算一直是比較神秘的。

⑸ 16種常用的數據分析方法-生存分析

探究變數之間的關系是數據挖掘中的一個基本分析內容，對於常規的離散型或者連續型變數，有很多的方法可以用於挖掘其中的關系，比如線性回歸，邏輯回歸等等。然而有一類數據非常的特殊，用回歸分析等常用手段出處理這類數據並不合適，這類數據就是生存數據。

常規數據在表示時，只需要一個值，比如患者的血壓，性別等數據，不是連續型就是離散型；生存數據則有兩個值，第一個是生存時間，可以看做是一個連續型的變數，第二個是生存事件，可以看做是離散型的變數。

比如分析治療後的患者生存情況，在觀測期間，可以看到不同患者的存活時間，這個值就是生存時間，而有些患者可能在觀察期內出現死亡，復發等情況，死亡或者復發則稱之為事件。

生存分析是既考慮結果又考慮生存時間的一種統計方法，並可充分利用截尾數據所提供的不完全信息，對生存時間的分布特徵進行描述，對影響生存時間的主要因素進行分析。

生存資料分析

生存分析就是針對生存資料的分析。所謂生存資料就是描述壽命或者一個發生時間的數據。更詳細的說一個人的生存時間的長短與許多因素有聯系的，研究因素與生存時間的聯系有無及程度大小，就是生存分析。

生存資料不同於其它分析資料，有一個特殊的地方就是缺失值的處理，對於常規數據，缺失值很多時可以直接丟掉，只有少量缺失值時可以用演算法進行填補，而生存數據中的缺失值則不同。

在觀測期間，患者可能出現了其他的事件導致後續得不到對應的生存數據，比如患者出現意外事故身亡了，後續的生存數據就會缺失，很顯然生存數據是不能用演算法填補的，一定要是實際觀測的結果。

但是這個數據也不能直接丟掉，因為從觀測開始到患者意外身亡的這段時間內的生存數據是有意義的，在進行生存分析時，這部分數據也可以利用起來。

應用場景

生存可以指人或動物的存活（相對於死亡),可以是患者的病情正處於緩解狀態（相對於再次復發或惡化），還可以是某個系統或產品正常工作（相對於失效或故障），甚至可是是客戶的流失與否等。

在生存分析中，研究的主要對象是壽命超過某一時間的概率。還可以描述其他一些事情發生的概率，例如產品的失效、出獄犯人第一次犯罪、失業人員第一次找到工作等等。

在某些領域的分析中，常常用追蹤的方式來研究事物的發展規律，比如研究某種葯物的療效，手術後的存活時間，某件機器的使用壽命等。

在醫學研究中，常常用追蹤的方式來研究事物發展的規律。如，了解某葯物的療效，了解手術的存活時間，了解某醫療儀器設備使用壽命等等。

生存分析主要內容

生存分析的主要內容包括：

l描述生存過程，即研究生存時間的分布規律

l比較生存過程，即研究兩組或多組生存時間的分布規律，並進行比較

l分析危險因素，即研究危險因素對生存過程的影響

l建立數學模型，即將生存時間與相關危險因素的依存關系用一個數學式子表示出來。

生存分析主要方法

生存分析方法可以分為描述法、參數法、半參數法和非參數法。

1.描述法

根據樣本觀測值提供的信息，直接用公式計算出每一個時間點或每一個時間區間上的生存函數、死亡函數、風險函數等，並採用列表或繪圖的形式顯示生存時間的分布規律。

優點：方法簡單且對數據分布無要求

缺點：不能比較兩組或多組生存時間分布函數的區別，不能分析危險因素，不能建立生存時間與危險因素之間的關系模型。

2.非參數法

估計生存函數時對生存時間的分布沒有要求，並且檢驗危險因素對生存時間的影響時採用的是非參數檢驗方法。

常用方法：乘積極限法、壽命表法

優點：可以估計生存函數，可以比較兩組或多組生存分布函數。可以分析危險因素對生存時間的影響，對生存時間的分布沒有要求。

缺點：不能建立生存時間與危險因素之間的關系模型。

3.參數法

根據樣本觀測值來估計假定的分布模型中的參數，獲得生存時間的概率分布模型。

生存時間經常服從的分布有：指數分布、Weibull分布、對數正態分布、對數Logistic分布、Gamma分布。

優點：可以估計生存函數，可以比較兩組或多組生存分布函數。可以分析危險因素對生存時間的影響，可以建立生存時間與危險因素之間的關系模型。

缺點：需要事先知道生存時間的分布

4.半參數法

不需要對生存時間的分布做出假定，但是卻可以通過一個模型來分析生存時間的分布規律，以及危險因素對生存時間的影響，最著名的就是COX回歸。

優點：可以估計生存函數，可以比較兩組或多組生存分布函數。可以分析危險因素對生存時間的影響，可以建立生存時間與危險因素之間的關系模型，不需要事先知道生存時間的分布。

生存分析案例

研究性別對於肺病生存率有無區別，收集數據下列信息

time：生存時間（單位天）

status：0=存活，1=死亡

sex：1=男，2=女

  ▋  操作步驟   

1)按步驟將數據導入

2)選定壽命表分析方法

3)對各選項進行設置

其中注意狀態設置：選取表示事件已發生的值

4)設置完所有選項後確認，得到結果

存活表：該表給出了男女對應時間內存活和死亡人數，並計算了存活率、風險比等統計量

中位數生存時間：即生存率為50%時，生存時間的平均水平；

由此可知：生存時間的平均水平女士高於男士

生存函數：男士較女士累計生存率下降快

⑹ 生存分析 5年生存率 怎麼計算統計學差異

我也不太懂你可以
先用kaplan-meier分析這個因素不同水平生存率是否有差異，如果結果有差異，再用cox-regression分析所有因素，並驗證所研究的因素是否為獨立危險因素。
不過要注意在spss中需要指定1還是2表示出現截尾.
kaplan-meier也可以估計三年或者5年生存率,比較時你將生存時間長度限定為3年或者5年就行了
拿3年舉個例子,你將存活時間超過3年的定為截尾數據(表示為負值或者是用變數標示,比如存活狀態為2)時間總長度為3年.
試試

⑺ 生存曲線（三）：統計分析方法這么多，到底選哪個

前面花了兩期內容，討論了如何使用軟體（包括GraphPad Prism、SPSS和Origin）繪制生存曲線。

生存曲線只是數據呈現的方式之一，其核心必須是統計結果。涉及統計，就不可避免地需要選擇使用哪種統計方法。有時，你的數據沒有統計意義，還真得回頭看看統計方法是否選擇正確了。

打開SPSS統計軟體，錄好數據後，點擊生存分析，我們會發現軟體中有4種可供使用的統計方法，此時到底該選擇哪個呢？

本期主要以SPSS統計分析為例進行討論，畢竟這個屬於專業的統計軟體，更加全面。

① 壽命表法

SPSS軟體官方解釋是這樣描述的： 用從每個區間估計的概率估計在不同時間點發生該事件的整體概率。 「壽命表的基本概念是將觀察區間劃分為較小的時間區間。對於每個區間，使用所有觀察至少該時長的人員計算該區間內發生終端事件的概率。 然後使用從每個區間估計的概率估計在不同時間點發生該事件的整體概率。」

上來就整這么一段話，估計打擊有點懵。

舉個例子。 假如一個臨床實驗需要隨訪2000人的生存時間（按月計算），此時會出現兩個問題。第一，我們很難做到及時、有效地隨訪每一位病人，不可能每個月都去問病人是否還活著？第二，如此大量的數據，我們在最終統計時，如果挨個錄入，費時費力，極易出錯。

別急，壽命表法為我們提供了有力幫助。

壽命表法本質是通過人為劃分時間區間的方式，以頻數方式呈現數據，採用加權法進行生存率分析的方法。注意， 此時的時間變數是不連續的。

例如上面的例子，我們可以人為劃分時間區間為3個月，那麼只要病人死亡發生在這個3個月內，都將其歸入此區間，極大地減輕了隨訪難度。同時，以頻數的方式呈現數據，無論多少個病人，只要其死亡時間在這個區間，頻數就是多少，不用再細分每個死亡患者的具體死亡時間，可降低整理數據的難度。

因此，壽命表法適用於臨床研究中的終點事件無法被有效、及時隨訪和大樣本數據的生存分析。

② Kaplan-Meier法（又稱乘積極限法）

SPSS官方解釋又說了： Kaplan-Meier法與壽命表法的關鍵區別在於時間變數為連續變數，狀態變數可以是分類變數或連續變數，因子和層次變數應為分類變數。

基於此，我們反推一下，可發現Kaplan-Meier法的要求需要時間變數為連續狀態，就是說需要我們獲取完整的、精確的生存資料。 Kaplan-Meier法本質是一個生存時間函數。

再舉個例子，動物實驗過程中，我們非常容易控制是動物數量、品系、性別的一致性，同時也冷非常准確及時地獲取動物生存時間。有時，前腳剛出動物房，管理員就來電話說動物死了，這效率，杠杠的。此外，動物實驗涉及的樣本量一般不會特別大，就算一組動物20隻，分5組，也才100隻。

因此，Kaplan-Meier法比較適合動物實驗這種小樣本量的、觀測記錄較為完整的數據類或者大樣本但未劃分時間段的數據。

③ Cox 回歸分析

SPSS官方解釋貼心指出： Cox 回歸數據分析時，其時間變數應是定量變數，但狀態變數可以是分類或連續變數。

Cox回歸分析本質是多因素分析，與之對應的上面的單因素分析（Kaplan-Meier法）。

理想狀態下，我們非常希望有且只有1個因素影響生存率，便於我們更好地評價治療作用。但現實往往不如人願。臨床研究中，經常會出現多個因素影響患者生存率，如果簡單地套用單因素分析法，非常容易得出錯誤的研究結論。因此，我們必須要做Cox回歸分析，充分評價觀測因素以外的其它因素在患者生存率上回帶來多大的影響。

舉個例子。 評價新葯和市售葯治療糖尿病時患者的生存率差異。我們都知道很多糖尿病患者都存在心梗、腦梗的風險，這些風險發生時均會導致患者死亡，必然影響我們最終的研究結論。此時即可採用Cox分析法。

重點來了。 盡管Cox回歸分析看起來很符合實際操作情況，但是Cox回歸分析也稱為 Cox  比例風險模型 。

SPSS廣泛統計中強調： 觀察值應是獨立的， 風險比應是時間恆定值 ；即，各個個案風險的比率不應隨時間變化。後一個假設稱為Cox 比例風險模型。

什麼叫等比例風險？ 預後因素對死亡風險的作用強度隨著時間的變化需保持一致。

即，假設A、B兩組糖尿病患者，分別給予新葯和市售葯，隨訪5年生存率。第1年A組風險死亡率是6%，B組是3%。第2年A組風險死亡率是10%，B組需為5%。此時才剛剛滿足Cox風回歸分析的前提。

驗證是否為等比例風險的方法大致分兩類。分類變數採用K-M生存曲線法查看是否存在交叉（若不交叉，則說明等比例風險）；連續型變數採用殘差散點圖來判定（P＞0.05表示）。（圖例來自網路，侵刪）

（K-M生存曲線法）

（殘差散點圖）

有人又會說了，這要求忒嚴格了吧，如果不是等比例風險呢？見下方。

④ Cox 依時協變數分析

若判定後發現不是等比例風險，說明影響影響因素在隨著時間發生變化，此時可能需要採用帶依時協變數的 Cox 過程。

感覺越說越遠了......懵了嗎朋友們

⑻ 生存分析(survival analysis)

一、生存分析(survival analysis)的定義 生存分析：對一個或多個非負隨機變數進行統計推斷，研究生存現象和響應時間數據及其統計規律的一門學科。

生存分析：既考慮結果又考慮生存時間的一種統計方法，並可充分利用截尾數據所提供的不完全信息，對生存時間的分布特徵進行描述，對影響生存時間的主要因素進行分析。 生存分析不同於其它多因素分析的主要區別點：生存分析考慮了每個觀測出現某一結局的時間長短。

應用場景

什麼是生存？生存的意義很廣泛，它可以指人或動物的存活（相對於死亡),可以是患者的病情正處於緩解狀態（相對於再次復發或惡化），還可以是某個系統或產品正常工作（相對於失效或故障），甚至可是是客戶的流失與否等。 在生存分析中，研究的主要對象是壽命超過某一時間的概率。還可以描述其他一些事情發生的概率，例如產品的失效、出獄犯人第一次犯罪、失業人員第一次找到工作等等。 在某些領域的分析中，常常用追蹤的方式來研究事物的發展規律，比如研究某種葯物的療效，手術後的存活時間，某件機器的使用壽命等。

在醫學研究中，常常用追蹤的方式來研究事物發展的規律。如，了解某葯物的療效，了解手術的存活時間，了解某醫療儀器設備使用壽命等等。對生存資料的分析稱為生存分析。所謂生存資料就是描述壽命或者一個發生時間的數據。更詳細的說一個人的生存時間的長短與許多因素有聯系的，研究因素與生存時間的聯系有無及程度大小，稱為生存分析。

例如研究病人感染了病毒後，多長時間會死亡；工作的機器多長時間會發生崩潰等。 這里「個體的存活」可以推廣抽象成某些關注的事件。 所以SA就成了研究某一事件與它的發生時間的聯系的方法。這個方法廣泛的用在醫學、生物學等學科上，近年來也越來越多人用在互聯網數據挖掘中，例如用survival analysis去預測信息在社交網路的傳播程度，或者去預測用戶流失的概率。

生存分析研究的內容 1.描述生存過程 研究生存時間的分布特點，估計生存率及平均存活時間，繪制生存曲線等，根據生存時間的長短，可以估算出各個時點的生存率，並根據生存率來估計中位生存時間，也可以根據生存曲線分析其生存特點，一般使用Kaplan-Meier法和壽命表法。 2.比較生存過程 可通過生存率及其標准誤對各樣本的生存率進行比較，以探討各組間的生存過程是否存在差異，一般使用Log-rank檢驗和Breslow檢驗。 3.分析危險因素 是通過生存分析模型來探討影響生存時間和終點事件的保護因素和不利因素，因素作用的大小及方向，相對危險度的大小，基本使用Cox回歸模型。 4.建立數學模型 建立最終的數學模型，也是通過Cox回歸模型完成。

生存分析對資料的基本要求 1.樣本由隨機抽樣方法獲得，要有一定的數量，死亡例數和比例不能太少 2.完整數據所佔的比例不能太少，即截尾值不宜太多 3.截尾值出現的原因無偏性，為防止偏性常常對被截尾的研究對象的年齡、職業、地區、病情輕重等情況進行分析 4.生存時間盡可能精確 5.缺項要盡量補齊

生存資料的共同特點 1.蘊含有結局和時間兩個方面的信息 2.結局為兩分類往斥事件 3一般是通過隨訪收集得到，隨訪觀察往往是從某統一時間點(如入院或實施手術等某種處理措施後)開始，觀察到某規定時間點截止。 4.常因失訪等原因造成研究對象的生存時間數據不完整，分布類型復雜，不能簡中地套用以前的方法

二、生存分析的基本概念

起始事件(initial event)： 反應生存時間起始特徵的事件，如疾病確診、某種疾病治療開始等。 失效事件(failure event)： 在生存分析隨訪研究過程中，一部分研究對象可觀察到死亡，可以得到准確的生存時間，它提供的信息是完全的，這種事件稱為失效事件，也稱之為死亡事件、終點事件。

終點事件和起始事件是相對而言的，它們都由研究目的決定，須在設計時明確規定，並在研究期間嚴格遵守，不能隨意改變。

生存時間： 廣義上指某個起點事件開始到某個終點事件發生所經歷的時間，度量單位可以是年、月、日、小時等，常用符號t所示。這個時間也未必是通常意義上的時間，也可以是和時間相關的變數。比如距離等，具體要根據研究目的而定義。 1）分布類型不易確定。一般不服從正態分布，多數情況下不服從任何規則的分布類型。 2）影響因素多而復雜且不易控制。 3）根據研究對象的結局，生存時間數據可分為兩種類型： 完全數據 (Completed Data)：從觀察起點到發生死亡事件所經歷的時間。 不完全數據 (Incomplete Data)：生存時間觀察過程的截止不是由於死亡事件，而是由其他原因引起的 不完全數據分為 ：刪失數據(censored Data)，截斷數據(truncated Data) 不完全主要原因： 失訪：指失去聯系； 退出：死於非研究因素或非處理因素而退出研究； 終止：設計時規定的時間已到而終止觀察，但研究對象仍然存活。

刪失的表現形式  右刪失(Right Censoring)：只知道實際壽命大於某數；  左刪失(Left Censoring)：只知道實際壽命小於某數；  區間刪失(Interval Censoring)：只知道實際壽命在一個時間區間內。

條件死亡概率： 表示某時段開始存活的個體，在該時段內死亡的可能性，如年死亡概率q=某年內死亡人數/某年年初人口數，如果年內存在刪失數據，需要對分母進行校正，校正人口數=年初人口數-刪失例數/2

條件生存概率 (conditional probability of survival)：某時段開始時存活的個體，到該時段結束時讓然存活的可能性p=某年存活滿一年的人數/某年年初人口數=1-q，如果年內存在刪失數據，需要對分母進行校正，校正人口數=年初人口數-刪失例數/2

生存函數

若含有刪失數據，須分時段計算生存概率 。假定觀察對象在各個時段的生存時間獨立，應用概率乘法定理將分時段的概率相乘得到生存率。

生存率與條件生存概率不同。 條件生存概率是單個時段的結果，而生存率實質上是累積條件生存概率（cumulative probability of survival ），是多個時段的累積結果。例如，3 年生存率是第1 年存活，第2 年也存活，第3 年還存活的可能性。

生存率s(t)的估計方法有參數法和非參數法。 常用非參數法，非參數法主要有二個，即，乘積極限法與壽命表法，乘積極限法主要用於觀察例數較少而未分組的生存資料，壽命表法適用於觀察例數較多而分組的資料，不同的分組壽命表法的計算結果亦會不同，當分組資料中每一個分組區間中最多隻有1個觀察值時，壽命表法的計算結果與乘積極限法完全相同。

生存曲線 (survival curve)：以觀察（隨訪）時間為橫軸，以生存率為縱軸，將各個時間點所對應的生存率連接在一起的曲線圖。 生存曲線是一條下降的曲線，分析時應注意曲線的高度和下降的坡度。平緩的生存曲線表示高生存率或較長生存期，陡峭的生存曲線表示低生存率或較短生存期。

中位生存期 (median survival time)：又稱半數生存期，表示恰好有50 ％的個體尚存活的時間。中位生存期越長，表示疾病的預後越好；中位生存期越短，預後越差。估計中位生存期常用圖解法或線性內插法。

概率密度函數f(t)

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生存函數S(t)

危險函數h(t)

累計危險函數H(t)

三、生存分析目的

估計 ：根據樣本生存資料估計總體生存率及其它有關指標 （ 如中位生存期等 ） ， 如根據腦瘤患者治療後的生存時間資料 ， 估計不同時間的生存率 、生存曲線以及中位生存期等 。 比較 ：對不同處理組生存率進行比較，如比較不同療法治療腦瘤的生存率，以了解哪種治療方案較優。

影響因素分析 ：目的是為了探索和了解影響生存時間長短的因素 ， 或平衡某些因素影響後 ， 研究某個或某些因素對生存率的影響 。 如為改善腦瘤病人的預後 ， 應了解影響病人預後的主要因素 ， 包括病人的年齡 、 性別 、 病程 、 腫瘤分期 、 治療方案等 。 預測 ：具有不同因素水平的個體生存預測 ，如根據腦瘤病人的年齡 、 性別 、 病程 、 腫瘤分期 、 治療方案等預測該病人t 年 （ 月 ）生存率 。

四、生存分析的具體方法 生存分析方法可以分為描述法、參數法、半參數法和非參數法 1.描述法 根據樣本觀測值提供的信息，直接用公式計算出每一個時間點或每一個時間區間上的生存函數、死亡函數、風險函數等，並採用列表或繪圖的形式顯示生存時間的分布規律。 優點：方法簡單且對數據分布無要求 缺點：不能比較兩組或多組生存時間分布函數的區別，不能分析危險因素，不能建立生存時間與危險因素之間的關系模型。

2.非參數法 估計生存函數時對生存時間的分布沒有要求，並且檢驗危險因素對生存時間的影響時採用的是非參數檢驗方法。 常用方法：乘積極限法、壽命表法 優點：可以估計生存函數，可以比較兩組或多組生存分布函數。可以分析危險因素對生存時間的影響，對生存時間的分布沒有要求。 缺點：不能建立生存時間與危險因素之間的關系模型。

3.參數法 根據樣本觀測值來估計假定的分布模型中的參數，獲得生存時間的概率分布模型。 生存時間經常服從的分布有：指數分布、Weibull分布、對數正態分布、對數Logistic分布、Gamma分布。 優點：可以估計生存函數，可以比較兩組或多組生存分布函數。可以分析危險因素對生存時間的影響，可以建立生存時間與危險因素之間的關系模型。 缺點：需要事先知道生存時間的分布

4.半參數法 不需要對生存時間的分布做出假定，但是卻可以通過一個模型來分析生存時間的分布規律，以及危險因素對生存時間的影響，最著名的就是COX回歸。 優點：可以估計生存函數，可以比較兩組或多組生存分布函數。可以分析危險因素對生存時間的影響，可以建立生存時間與危險因素之間的關系模型，不需要事先知道生存時間的分布。

Cox 比例風險回歸模型(Cox』s proportional hazards regression model) ， 簡稱Cox 回歸模型

如果Cox PH Model中的變數會隨時間變化，那麼就成了extended Cox model，此時HR不再是一個常量。很簡單的例子，如果病人的居住地也是一個變數，病人有可能會搬家，例如在北京吸霾了5年，再跑去廈門生活，那麼他舊病復發的概率肯定會降低。所以住所這個變數是和時間相關的。一種簡單的做法是，按照變數改變的時刻，把時間切割成區間，使得每個區間內的變數沒有變化。然後再套用Cox PH模型。

⑼ 如何用spss計算五年生存率

SPSS是一款比較常用的數據統計軟體，今天就來教大家如何用spss計算五年生存率。

1、首先打開一份數據，因為之前是縱排的，先通過行列互換變為橫排方便觀察。