生存分析的统计方法二手

⑴ 三种不同疾病之间的同一指标的比较用什么统计方法

如果随访的话，可以考虑用生存分析，不仅可以知道的结局，还知道到结局的时间长短。
生存分析(Survival analysis)是指根据试验或调查得到的数据对生物或人的生存时间进行分析和推断，研究生存时间和结局与众多影响因素间关系及其程度大小的方法，也称生存率分析或存活率分析。
生存分析涉及有关疾病的愈合、死亡,或者器官的生长发育等时效性指标。
某些研究虽然与生存无关，但由于研究中随访资料常因失访等原因造成某些数据观察不完全,要用专门方法进行统计处理,这类方法起源于对寿命资料的统计分析,故也称为生存分析。

⑵ 生物统计的生存分析

许多生物现象的动态观察结果都比一次性的横断面观察更能说明问题。例如：恶性肿瘤患者接受手术治疗的效果，要看他们术后经过一段时间的生存率，或者有必要描绘出在不同条件下的生存率曲线（以时间为横轴,生存率为纵轴）,以便进行分析与比较；器官移植的效果，要看异体器官在体内正常工作和不被排斥的时间等。生存分析的用途是广泛的。

⑶ spss生存分析检剔意思

生存分析是对生存时间进行统计分析的一种技术，所谓生存时间，就是指从某一时间点起到所关心的事件发生的这段时间，这里的时间不一定就是钟表日历上的时间，也有可能是其他的度量单位，比如长度单位等。
拓展资料：
生存时间有两个特点:
1.存在删失，是指由于某种原因导致生存时间没用被准确或完整的记录下来，这种情况很常见，如果不存在删失，那么生存分析和一般统计方法没用太大区别，但是一旦出现删失，就必须考虑其影响，一般统计方法将不再适用。
2.生存时间非负，且分布常常右偏，导致基于正态分布理论的常规统计方法不适用。用生存分析就可以解决以上问题。

⑷ 一组数可以作生存分析吗

不可以。
做生存分析的话至少要有两组，一组为正常参照租，另一组需要作为对照组来判断生存分析的具体分析。
生存分析是常用的统计分析方法，多数长期随访性研究需要使用生存分析，如肿瘤科大夫想要评价治疗措施对于患者生存期的影响，或者肿瘤复发时间的影响，而其样本量计算一直是比较神秘的。

⑸ 16种常用的数据分析方法-生存分析

探究变量之间的关系是数据挖掘中的一个基本分析内容，对于常规的离散型或者连续型变量，有很多的方法可以用于挖掘其中的关系，比如线性回归，逻辑回归等等。然而有一类数据非常的特殊，用回归分析等常用手段出处理这类数据并不合适，这类数据就是生存数据。

常规数据在表示时，只需要一个值，比如患者的血压，性别等数据，不是连续型就是离散型；生存数据则有两个值，第一个是生存时间，可以看做是一个连续型的变量，第二个是生存事件，可以看做是离散型的变量。

比如分析治疗后的患者生存情况，在观测期间，可以看到不同患者的存活时间，这个值就是生存时间，而有些患者可能在观察期内出现死亡，复发等情况，死亡或者复发则称之为事件。

生存分析是既考虑结果又考虑生存时间的一种统计方法，并可充分利用截尾数据所提供的不完全信息，对生存时间的分布特征进行描述，对影响生存时间的主要因素进行分析。

生存资料分析

生存分析就是针对生存资料的分析。所谓生存资料就是描述寿命或者一个发生时间的数据。更详细的说一个人的生存时间的长短与许多因素有联系的，研究因素与生存时间的联系有无及程度大小，就是生存分析。

生存资料不同于其它分析资料，有一个特殊的地方就是缺失值的处理，对于常规数据，缺失值很多时可以直接丢掉，只有少量缺失值时可以用算法进行填补，而生存数据中的缺失值则不同。

在观测期间，患者可能出现了其他的事件导致后续得不到对应的生存数据，比如患者出现意外事故身亡了，后续的生存数据就会缺失，很显然生存数据是不能用算法填补的，一定要是实际观测的结果。

但是这个数据也不能直接丢掉，因为从观测开始到患者意外身亡的这段时间内的生存数据是有意义的，在进行生存分析时，这部分数据也可以利用起来。

应用场景

生存可以指人或动物的存活（相对于死亡),可以是患者的病情正处于缓解状态（相对于再次复发或恶化），还可以是某个系统或产品正常工作（相对于失效或故障），甚至可是是客户的流失与否等。

在生存分析中，研究的主要对象是寿命超过某一时间的概率。还可以描述其他一些事情发生的概率，例如产品的失效、出狱犯人第一次犯罪、失业人员第一次找到工作等等。

在某些领域的分析中，常常用追踪的方式来研究事物的发展规律，比如研究某种药物的疗效，手术后的存活时间，某件机器的使用寿命等。

在医学研究中，常常用追踪的方式来研究事物发展的规律。如，了解某药物的疗效，了解手术的存活时间，了解某医疗仪器设备使用寿命等等。

生存分析主要内容

生存分析的主要内容包括：

l描述生存过程，即研究生存时间的分布规律

l比较生存过程，即研究两组或多组生存时间的分布规律，并进行比较

l分析危险因素，即研究危险因素对生存过程的影响

l建立数学模型，即将生存时间与相关危险因素的依存关系用一个数学式子表示出来。

生存分析主要方法

生存分析方法可以分为描述法、参数法、半参数法和非参数法。

1.描述法

根据样本观测值提供的信息，直接用公式计算出每一个时间点或每一个时间区间上的生存函数、死亡函数、风险函数等，并采用列表或绘图的形式显示生存时间的分布规律。

优点：方法简单且对数据分布无要求

缺点：不能比较两组或多组生存时间分布函数的区别，不能分析危险因素，不能建立生存时间与危险因素之间的关系模型。

2.非参数法

估计生存函数时对生存时间的分布没有要求，并且检验危险因素对生存时间的影响时采用的是非参数检验方法。

常用方法：乘积极限法、寿命表法

优点：可以估计生存函数，可以比较两组或多组生存分布函数。可以分析危险因素对生存时间的影响，对生存时间的分布没有要求。

缺点：不能建立生存时间与危险因素之间的关系模型。

3.参数法

根据样本观测值来估计假定的分布模型中的参数，获得生存时间的概率分布模型。

生存时间经常服从的分布有：指数分布、Weibull分布、对数正态分布、对数Logistic分布、Gamma分布。

优点：可以估计生存函数，可以比较两组或多组生存分布函数。可以分析危险因素对生存时间的影响，可以建立生存时间与危险因素之间的关系模型。

缺点：需要事先知道生存时间的分布

4.半参数法

不需要对生存时间的分布做出假定，但是却可以通过一个模型来分析生存时间的分布规律，以及危险因素对生存时间的影响，最着名的就是COX回归。

优点：可以估计生存函数，可以比较两组或多组生存分布函数。可以分析危险因素对生存时间的影响，可以建立生存时间与危险因素之间的关系模型，不需要事先知道生存时间的分布。

生存分析案例

研究性别对于肺病生存率有无区别，收集数据下列信息

time：生存时间（单位天）

status：0=存活，1=死亡

sex：1=男，2=女

  ▋  操作步骤   

1)按步骤将数据导入

2)选定寿命表分析方法

3)对各选项进行设置

其中注意状态设置：选取表示事件已发生的值

4)设置完所有选项后确认，得到结果

存活表：该表给出了男女对应时间内存活和死亡人数，并计算了存活率、风险比等统计量

中位数生存时间：即生存率为50%时，生存时间的平均水平；

由此可知：生存时间的平均水平女士高于男士

生存函数：男士较女士累计生存率下降快

⑹ 生存分析 5年生存率 怎么计算统计学差异

我也不太懂你可以
先用kaplan-meier分析这个因素不同水平生存率是否有差异，如果结果有差异，再用cox-regression分析所有因素，并验证所研究的因素是否为独立危险因素。
不过要注意在spss中需要指定1还是2表示出现截尾.
kaplan-meier也可以估计三年或者5年生存率,比较时你将生存时间长度限定为3年或者5年就行了
拿3年举个例子,你将存活时间超过3年的定为截尾数据(表示为负值或者是用变量标示,比如存活状态为2)时间总长度为3年.
试试

⑺ 生存曲线（三）：统计分析方法这么多，到底选哪个

前面花了两期内容，讨论了如何使用软件（包括GraphPad Prism、SPSS和Origin）绘制生存曲线。

生存曲线只是数据呈现的方式之一，其核心必须是统计结果。涉及统计，就不可避免地需要选择使用哪种统计方法。有时，你的数据没有统计意义，还真得回头看看统计方法是否选择正确了。

打开SPSS统计软件，录好数据后，点击生存分析，我们会发现软件中有4种可供使用的统计方法，此时到底该选择哪个呢？

本期主要以SPSS统计分析为例进行讨论，毕竟这个属于专业的统计软件，更加全面。

① 寿命表法

SPSS软件官方解释是这样描述的： 用从每个区间估计的概率估计在不同时间点发生该事件的整体概率。 “寿命表的基本概念是将观察区间划分为较小的时间区间。对于每个区间，使用所有观察至少该时长的人员计算该区间内发生终端事件的概率。 然后使用从每个区间估计的概率估计在不同时间点发生该事件的整体概率。”

上来就整这么一段话，估计打击有点懵。

举个例子。 假如一个临床实验需要随访2000人的生存时间（按月计算），此时会出现两个问题。第一，我们很难做到及时、有效地随访每一位病人，不可能每个月都去问病人是否还活着？第二，如此大量的数据，我们在最终统计时，如果挨个录入，费时费力，极易出错。

别急，寿命表法为我们提供了有力帮助。

寿命表法本质是通过人为划分时间区间的方式，以频数方式呈现数据，采用加权法进行生存率分析的方法。注意， 此时的时间变量是不连续的。

例如上面的例子，我们可以人为划分时间区间为3个月，那么只要病人死亡发生在这个3个月内，都将其归入此区间，极大地减轻了随访难度。同时，以频数的方式呈现数据，无论多少个病人，只要其死亡时间在这个区间，频数就是多少，不用再细分每个死亡患者的具体死亡时间，可降低整理数据的难度。

因此，寿命表法适用于临床研究中的终点事件无法被有效、及时随访和大样本数据的生存分析。

② Kaplan-Meier法（又称乘积极限法）

SPSS官方解释又说了： Kaplan-Meier法与寿命表法的关键区别在于时间变量为连续变量，状态变量可以是分类变量或连续变量，因子和层次变量应为分类变量。

基于此，我们反推一下，可发现Kaplan-Meier法的要求需要时间变量为连续状态，就是说需要我们获取完整的、精确的生存资料。 Kaplan-Meier法本质是一个生存时间函数。

再举个例子，动物实验过程中，我们非常容易控制是动物数量、品系、性别的一致性，同时也冷非常准确及时地获取动物生存时间。有时，前脚刚出动物房，管理员就来电话说动物死了，这效率，杠杠的。此外，动物实验涉及的样本量一般不会特别大，就算一组动物20只，分5组，也才100只。

因此，Kaplan-Meier法比较适合动物实验这种小样本量的、观测记录较为完整的数据类或者大样本但未划分时间段的数据。

③ Cox 回归分析

SPSS官方解释贴心指出： Cox 回归数据分析时，其时间变量应是定量变量，但状态变量可以是分类或连续变量。

Cox回归分析本质是多因素分析，与之对应的上面的单因素分析（Kaplan-Meier法）。

理想状态下，我们非常希望有且只有1个因素影响生存率，便于我们更好地评价治疗作用。但现实往往不如人愿。临床研究中，经常会出现多个因素影响患者生存率，如果简单地套用单因素分析法，非常容易得出错误的研究结论。因此，我们必须要做Cox回归分析，充分评价观测因素以外的其它因素在患者生存率上回带来多大的影响。

举个例子。 评价新药和市售药治疗糖尿病时患者的生存率差异。我们都知道很多糖尿病患者都存在心梗、脑梗的风险，这些风险发生时均会导致患者死亡，必然影响我们最终的研究结论。此时即可采用Cox分析法。

重点来了。 尽管Cox回归分析看起来很符合实际操作情况，但是Cox回归分析也称为 Cox  比例风险模型 。

SPSS广泛统计中强调： 观察值应是独立的， 风险比应是时间恒定值 ；即，各个个案风险的比率不应随时间变化。后一个假设称为Cox 比例风险模型。

什么叫等比例风险？ 预后因素对死亡风险的作用强度随着时间的变化需保持一致。

即，假设A、B两组糖尿病患者，分别给予新药和市售药，随访5年生存率。第1年A组风险死亡率是6%，B组是3%。第2年A组风险死亡率是10%，B组需为5%。此时才刚刚满足Cox风回归分析的前提。

验证是否为等比例风险的方法大致分两类。分类变量采用K-M生存曲线法查看是否存在交叉（若不交叉，则说明等比例风险）；连续型变量采用残差散点图来判定（P＞0.05表示）。（图例来自网络，侵删）

（K-M生存曲线法）

（残差散点图）

有人又会说了，这要求忒严格了吧，如果不是等比例风险呢？见下方。

④ Cox 依时协变量分析

若判定后发现不是等比例风险，说明影响影响因素在随着时间发生变化，此时可能需要采用带依时协变量的 Cox 过程。

感觉越说越远了......懵了吗朋友们

⑻ 生存分析(survival analysis)

一、生存分析(survival analysis)的定义 生存分析：对一个或多个非负随机变量进行统计推断，研究生存现象和响应时间数据及其统计规律的一门学科。

生存分析：既考虑结果又考虑生存时间的一种统计方法，并可充分利用截尾数据所提供的不完全信息，对生存时间的分布特征进行描述，对影响生存时间的主要因素进行分析。 生存分析不同于其它多因素分析的主要区别点：生存分析考虑了每个观测出现某一结局的时间长短。

应用场景

什么是生存？生存的意义很广泛，它可以指人或动物的存活（相对于死亡),可以是患者的病情正处于缓解状态（相对于再次复发或恶化），还可以是某个系统或产品正常工作（相对于失效或故障），甚至可是是客户的流失与否等。 在生存分析中，研究的主要对象是寿命超过某一时间的概率。还可以描述其他一些事情发生的概率，例如产品的失效、出狱犯人第一次犯罪、失业人员第一次找到工作等等。 在某些领域的分析中，常常用追踪的方式来研究事物的发展规律，比如研究某种药物的疗效，手术后的存活时间，某件机器的使用寿命等。

在医学研究中，常常用追踪的方式来研究事物发展的规律。如，了解某药物的疗效，了解手术的存活时间，了解某医疗仪器设备使用寿命等等。对生存资料的分析称为生存分析。所谓生存资料就是描述寿命或者一个发生时间的数据。更详细的说一个人的生存时间的长短与许多因素有联系的，研究因素与生存时间的联系有无及程度大小，称为生存分析。

例如研究病人感染了病毒后，多长时间会死亡；工作的机器多长时间会发生崩溃等。 这里“个体的存活”可以推广抽象成某些关注的事件。 所以SA就成了研究某一事件与它的发生时间的联系的方法。这个方法广泛的用在医学、生物学等学科上，近年来也越来越多人用在互联网数据挖掘中，例如用survival analysis去预测信息在社交网络的传播程度，或者去预测用户流失的概率。

生存分析研究的内容 1.描述生存过程 研究生存时间的分布特点，估计生存率及平均存活时间，绘制生存曲线等，根据生存时间的长短，可以估算出各个时点的生存率，并根据生存率来估计中位生存时间，也可以根据生存曲线分析其生存特点，一般使用Kaplan-Meier法和寿命表法。 2.比较生存过程 可通过生存率及其标准误对各样本的生存率进行比较，以探讨各组间的生存过程是否存在差异，一般使用Log-rank检验和Breslow检验。 3.分析危险因素 是通过生存分析模型来探讨影响生存时间和终点事件的保护因素和不利因素，因素作用的大小及方向，相对危险度的大小，基本使用Cox回归模型。 4.建立数学模型 建立最终的数学模型，也是通过Cox回归模型完成。

生存分析对资料的基本要求 1.样本由随机抽样方法获得，要有一定的数量，死亡例数和比例不能太少 2.完整数据所占的比例不能太少，即截尾值不宜太多 3.截尾值出现的原因无偏性，为防止偏性常常对被截尾的研究对象的年龄、职业、地区、病情轻重等情况进行分析 4.生存时间尽可能精确 5.缺项要尽量补齐

生存资料的共同特点 1.蕴含有结局和时间两个方面的信息 2.结局为两分类往斥事件 3一般是通过随访收集得到，随访观察往往是从某统一时间点(如入院或实施手术等某种处理措施后)开始，观察到某规定时间点截止。 4.常因失访等原因造成研究对象的生存时间数据不完整，分布类型复杂，不能简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)： 反应生存时间起始特征的事件，如疾病确诊、某种疾病治疗开始等。 失效事件(failure event)： 在生存分析随访研究过程中，一部分研究对象可观察到死亡，可以得到准确的生存时间，它提供的信息是完全的，这种事件称为失效事件，也称之为死亡事件、终点事件。

终点事件和起始事件是相对而言的，它们都由研究目的决定，须在设计时明确规定，并在研究期间严格遵守，不能随意改变。

生存时间： 广义上指某个起点事件开始到某个终点事件发生所经历的时间，度量单位可以是年、月、日、小时等，常用符号t所示。这个时间也未必是通常意义上的时间，也可以是和时间相关的变量。比如距离等，具体要根据研究目的而定义。 1）分布类型不易确定。一般不服从正态分布，多数情况下不服从任何规则的分布类型。 2）影响因素多而复杂且不易控制。 3）根据研究对象的结局，生存时间数据可分为两种类型： 完全数据 (Completed Data)：从观察起点到发生死亡事件所经历的时间。 不完全数据 (Incomplete Data)：生存时间观察过程的截止不是由于死亡事件，而是由其他原因引起的 不完全数据分为 ：删失数据(censored Data)，截断数据(truncated Data) 不完全主要原因： 失访：指失去联系； 退出：死于非研究因素或非处理因素而退出研究； 终止：设计时规定的时间已到而终止观察，但研究对象仍然存活。

删失的表现形式  右删失(Right Censoring)：只知道实际寿命大于某数；  左删失(Left Censoring)：只知道实际寿命小于某数；  区间删失(Interval Censoring)：只知道实际寿命在一个时间区间内。

条件死亡概率： 表示某时段开始存活的个体，在该时段内死亡的可能性，如年死亡概率q=某年内死亡人数/某年年初人口数，如果年内存在删失数据，需要对分母进行校正，校正人口数=年初人口数-删失例数/2

条件生存概率 (conditional probability of survival)：某时段开始时存活的个体，到该时段结束时让然存活的可能性p=某年存活满一年的人数/某年年初人口数=1-q，如果年内存在删失数据，需要对分母进行校正，校正人口数=年初人口数-删失例数/2

生存函数

若含有删失数据，须分时段计算生存概率 。假定观察对象在各个时段的生存时间独立，应用概率乘法定理将分时段的概率相乘得到生存率。

生存率与条件生存概率不同。 条件生存概率是单个时段的结果，而生存率实质上是累积条件生存概率（cumulative probability of survival ），是多个时段的累积结果。例如，3 年生存率是第1 年存活，第2 年也存活，第3 年还存活的可能性。

生存率s(t)的估计方法有参数法和非参数法。 常用非参数法，非参数法主要有二个，即，乘积极限法与寿命表法，乘积极限法主要用于观察例数较少而未分组的生存资料，寿命表法适用于观察例数较多而分组的资料，不同的分组寿命表法的计算结果亦会不同，当分组资料中每一个分组区间中最多只有1个观察值时，寿命表法的计算结果与乘积极限法完全相同。

生存曲线 (survival curve)：以观察（随访）时间为横轴，以生存率为纵轴，将各个时间点所对应的生存率连接在一起的曲线图。 生存曲线是一条下降的曲线，分析时应注意曲线的高度和下降的坡度。平缓的生存曲线表示高生存率或较长生存期，陡峭的生存曲线表示低生存率或较短生存期。

中位生存期 (median survival time)：又称半数生存期，表示恰好有50 ％的个体尚存活的时间。中位生存期越长，表示疾病的预后越好；中位生存期越短，预后越差。估计中位生存期常用图解法或线性内插法。

概率密度函数f(t)

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生存函数S(t)

危险函数h(t)

累计危险函数H(t)

三、生存分析目的

估计 ：根据样本生存资料估计总体生存率及其它有关指标 （ 如中位生存期等 ） ， 如根据脑瘤患者治疗后的生存时间资料 ， 估计不同时间的生存率 、生存曲线以及中位生存期等 。 比较 ：对不同处理组生存率进行比较，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。

影响因素分析 ：目的是为了探索和了解影响生存时间长短的因素 ， 或平衡某些因素影响后 ， 研究某个或某些因素对生存率的影响 。 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 。 预测 ：具有不同因素水平的个体生存预测 ，如根据脑瘤病人的年龄 、 性别 、 病程 、 肿瘤分期 、 治疗方案等预测该病人t 年 （ 月 ）生存率 。

四、生存分析的具体方法 生存分析方法可以分为描述法、参数法、半参数法和非参数法 1.描述法 根据样本观测值提供的信息，直接用公式计算出每一个时间点或每一个时间区间上的生存函数、死亡函数、风险函数等，并采用列表或绘图的形式显示生存时间的分布规律。 优点：方法简单且对数据分布无要求 缺点：不能比较两组或多组生存时间分布函数的区别，不能分析危险因素，不能建立生存时间与危险因素之间的关系模型。

2.非参数法 估计生存函数时对生存时间的分布没有要求，并且检验危险因素对生存时间的影响时采用的是非参数检验方法。 常用方法：乘积极限法、寿命表法 优点：可以估计生存函数，可以比较两组或多组生存分布函数。可以分析危险因素对生存时间的影响，对生存时间的分布没有要求。 缺点：不能建立生存时间与危险因素之间的关系模型。

3.参数法 根据样本观测值来估计假定的分布模型中的参数，获得生存时间的概率分布模型。 生存时间经常服从的分布有：指数分布、Weibull分布、对数正态分布、对数Logistic分布、Gamma分布。 优点：可以估计生存函数，可以比较两组或多组生存分布函数。可以分析危险因素对生存时间的影响，可以建立生存时间与危险因素之间的关系模型。 缺点：需要事先知道生存时间的分布

4.半参数法 不需要对生存时间的分布做出假定，但是却可以通过一个模型来分析生存时间的分布规律，以及危险因素对生存时间的影响，最着名的就是COX回归。 优点：可以估计生存函数，可以比较两组或多组生存分布函数。可以分析危险因素对生存时间的影响，可以建立生存时间与危险因素之间的关系模型，不需要事先知道生存时间的分布。

Cox 比例风险回归模型(Cox’s proportional hazards regression model) ， 简称Cox 回归模型

如果Cox PH Model中的变量会随时间变化，那么就成了extended Cox model，此时HR不再是一个常量。很简单的例子，如果病人的居住地也是一个变量，病人有可能会搬家，例如在北京吸霾了5年，再跑去厦门生活，那么他旧病复发的概率肯定会降低。所以住所这个变量是和时间相关的。一种简单的做法是，按照变量改变的时刻，把时间切割成区间，使得每个区间内的变量没有变化。然后再套用Cox PH模型。

⑼ 如何用spss计算五年生存率

SPSS是一款比较常用的数据统计软件，今天就来教大家如何用spss计算五年生存率。

1、首先打开一份数据，因为之前是纵排的，先通过行列互换变为横排方便观察。