生存分析——SPSS
应用SPSS软件对已有数据进行生存分析
常见方法有寿命表法、Kaplan-Meier分析法、Cox回归分析
一、寿命表分析
适用于大数据
示例：
若要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
按步骤将数据导入(lung数据集来自于R内置数据)
选定寿命表分析方法
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）
设置完所有选项后确认
得到结果（可进行导出）
1.得到存活表：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
2.中位数生存时间：即生存率为50%时，生存时间的平均水平；
可知：生存时间的平均水平女士高于男士
3.生存函数：男士较女士累计生存率下降快
二、Kaplan-Meier分析
适用于小样本
示例：
若要研究药物治疗对卵巢癌生存率有无区别，收集数据下列信息
futime：生存时间（单位天）
fustat：0=存活，1=死亡
rx：1=未治疗，2=治疗
操作步骤：
按步骤将数据导入(ovarian数据集来自于R内置数据)
选定Kaplan-Meier分析法，并对选项进行设置
设置结束后确认
得到结果（可进行导出）：
1.生存表的均值和中位数、百分位数：可以看出治疗与未治疗有均值、四分位数略有差异
2.整体比较：检验结果p值>0.05,证明治疗组与非治疗组差异不显著
3.存活函数：治疗组较非治疗组生存结果好，但从假设检验结果来看差异不明显
三、Cox回归分析
示例:
若要研究结肠癌治疗方式对患者生存时间的影响，收集了下面所示的数据：
time：生存时间（单位天）
status：0=存活，1=死亡
rx：治疗方式，Obs=观察，Lev=方式1，Lev+5FU=方式2
obstruct：0=无阻塞的结肠肿瘤，1=有阻塞的结肠肿瘤
perfor：0=无结肠穿孔，1=有结肠穿孔
extent：传播程度：1 =黏膜下层,2 =肌肉,3 =浆膜,4 =相邻结构
操作步骤：
导入结肠癌colon数据（R中内置数据）
选定cox回归分析
参数设置：
协变量依次导入，方法按分析所需进行选择
点击"分类"，协变量依次选入分类协变量
点击"绘图"，勾选生存函数，主要变量为rx，将rx变量选入单线框中，绘制生存曲线
点击"选项"，设置输出RR的95%置信区间。
最后确定
得到结果（可导出）
1.案例处理摘要：1858个样本，其中920个死亡，938个存活，无缺失值存在
2.分类变量编码：分类变量编码方式及频数
3.拟合模型检验：原假设是“所有影响因素的偏回归系数均为0”，这里可以看出P<0.05拒绝原假设，认为有偏回归系数不为零的因素，值得进一步分析。
4.方程式中变量：多元回归结果，第二列B为偏回归系数，最后三列为OR值及其置信区间。
5.协变量均值处的生存函数：总体的生存函数。患者生存率下降较快
6.生存函数：在控制了其他变量后，有无治疗的生存函数对比，可以直观看出，接受Lev+5FU治疗的患者的生存情况优于未接受治疗Obs和接受治疗Lev的患者。
- 发表于 2017-08-21 12:20
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- 分类：方案研究
