生存分析的基本方法

① 生存分析法的相关问题

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。
关于生存函数（survival function）： S(t)=Pr(T > t) t 表示某个时间，T表示生存的时间（寿命），Pr表示表示概率。生存函数就是寿命T大于t的概率。举例来说，人群中寿命超过50（t）岁的人在所有人中的概率是多少，就是生存函数要描述的。假定t=0时，也就是寿命超过0的概率为1；t趋近于无穷大，生存概率为0，没有人有永恒的生命。如果不符合这些前提假定，则不适应Survival analysis，而使用其他的方法。 由上可以推导：生存函数是一个单调非增函数。t越大，S(t) 值 越小。
衍生函数： Lifetime distribution function F(t) = 1-S(t) = Pr(T <= t)
概率密度函数： f(t) = d(F(t))/dt 又叫event density，单位时间事件event（可以是死亡或者机器失效）的概率，是生存函数的导数。
f(t) 的性质： f(t) 总是非负的（没有人可以再生）。函数曲线下方面积（从0到无穷大积分）为1。 s(t) = d(S(t))/dt = -f(t)
危险函数Hazard function λ (t) = f(t)/S(t) 危险函数引入分母S(t)。其物理意义是，如果t= 50岁， λ (t)就是事件概率（死亡）除以50岁时的生存函数。因为年龄t越大，分母生存函数S(t) 越小，假定死亡概率密度f(t)对任何年龄一样（这个不是survival analysis 的假设），那么危险函数λ (t)值越大，预期存活时间短。综合很多因素，卖人身保险的对年龄大的收费越来越高。婴儿的死亡概率密度相对高一些，虽然分母生存函数S(t) 大，λ (t)值还是略微偏高，交的人身保险费也略偏高。

② 如何用spss做生存分析

下面用一个例子来说明SPSS操作方法。
操作步骤：
1点击进入Cox主对话框，如下，将time选入“时间”框，将代表删失的censor变量选入“状态”框，其余分析变量选入“协变量”框。“方法”下拉菜单是指变量筛选的方法，可以选择“前向”、“后项”、“进入”等，这里选择“进入”为例，即所有变量同时进入。

2点击“状态”框下方的“定义事件”，将事件发生的标志设为值0，即0代表事件发生。

3在主对话框中点击“分类”按钮，进入如下的对话框，将所有分类变量选入右边框中。

4在主对话框中点击“绘图”按钮，进入如下的对话框，选择绘图的类型，这里只选择“生存函数”。由于我们关心的主要变量是trt（是否放疗），所以将trt选入“单线”框中，绘制生存曲线。

5在主对话框中点击“选项”按钮，进入如下的对话框，设置如下，输出RR的95%置信区间。回到主界面，点击“确定”输出结果。

③ 怎样进行生存分析，就是SPSS的life tables 里的survival 变量怎么填写

比较生存率，还是单纯做生存曲线，还是分析危险因素，不同的目的采用的方法不同。楼主拟采用life table命令进行分析，是否是绘制寿命表或生存曲线？如果是的话，可以时间选入time，下面的时间范围填写你随访时间的最大值，并填写拟设定的间隔，根据你的时间来定，时间长间隔也设长些，否则区间会很多。下面设定状态，即设定是事件发生还是删失数据。
如果是分组资料还可以再factor或by factor中设定分组变量，绘制寿命表。然后在option中选择图形绘制生存曲线。

④ 生存分析的基本函数题目

寿险精算？我们考得很简单，期望，方差都没有涉及到…

⑤ 请各位生信大神看一下这个代码用到的生存分析方法是什么啊，虽然有代码，但小白码论文不知怎么描述

你好，请问这个代码你运行成功可吗？我运行后出现
错误: unexpected input in:
" ylab="Survival rate",
main=paste(gene,"(p", pValue ,")",sep=""）"
求解答！

⑥ 什么叫生存分析法

研究中，常常用追踪(follow up)的 方式来研究事物发展的规律。例如：
了解某药物的疗效
了解手术后的存活时间
了解某仪器设备的使用寿命
这种研究的特点是追踪研究的现象都要经过一段时间，统计学上将这段时间称为生存时间。
生存分析就是用来研究生存时间的分布规律以及生存时间和相关因素之间关系的一种统计分析方法。

⑦ 生存分析应该怎么做

K-M曲线
变量time：生存时间；group：1=治疗组，0=对照组；status：1=出现结局，0=失访或实验结束时仍存活
1将time拉入时间对话框
2将status拉入状态对话框，点击状态框下方的“定义事件”按钮：填入代表事件发生的“1”
3将group拉入因子对话框
4点击“选项”按钮，进行设置，选择生存图
5点击“比较因子”按钮，进行设置设置如下：勾选对数秩
6回到主对话框，点击“确定”输出结果。
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⑧ 生存分析的内容简介

生存分析是研究生存现象和响应时间数据及其统计规律的一门学科。该学科在生物学、医学、保险学、可靠性工程学、人口学、社会学、经济学等方面都有重要应用。目前这方面的教材，国内还不太多，而且大多局限于生存分析的某一特定应用领域。在现有的几本教科书中，或者偏重于工程学，或者偏重于生物学和医学。上述教材的共同特点是通过生存分析的方法体系来说明基本应用范围，而不是围绕生存分析的问题类型及特点来寻找理论方法。
本书的主要内容包括：第一，介绍生存数据的类型及特征、常用的生存分布统计模型以及表征生存变量特征的有关函数及性质；第二，针对不同数据类型、分组数据及含有协变量的变量，介绍其生存分布，或相关参数的估计和检验问题所要使用到的方法；第三，重点介绍三种估计的非正规方法以及对不同估计的诊断、比较与改进方法；第四，介绍多变量生存分布的估计和检验问题及与此有关的一些方法。
在编着本书时，我们希望达到如下四方面目的：针对性、实用性、通俗性、广泛性。 本教材可以作为在生物学、医学、保险精算学、可靠性工程学、人口学、社会学、经济学等学科领域需要使用生存分析方法的教学参考书，也可以作为相关专业的研究生教材。

⑨ 生存分析方法是经典多元统计学方法

摘要 亲，很高兴为您服务

⑩ 如何做生存分析

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