surv函数主要是拿来创建一个生存对象。需要输入两个信息，一个是随访的时间（也就是你的代码里的‘Days’），另一个是生存状态，也就是这个人是活的还是死的，你的Status就是为了表示这个生存状态的。TRUE代表死亡，所以应该是Status=='Dead'。如果你写成Status=='Alive'就相当于你把这个样本的生存状态给颠倒了，是错的。不知道这么说你明白了么？
5 R做生存分析关于survdiff函数的问题
最近在用R里面的survival包做生存分析，遇到了一些不解。
我之前利用小工具在网上下了临床数据，组成三列，Days、Status（Alive/Dead）以及Group（1/2/3），我想画出不同Group的样本的KM曲线图以及计算Log-rank test的值。
我的代码：survfit(Surv(Days, Status=='Dead') ~Group)，这样之后可以画出KM曲线图，如下图所示。
之后，我想算Log-rank test，网上说直接用survdiff就可以看，于是我写了如下代码survdiff(Surv(Days, Status=='Dead')~Group)，得到了如下结果：
然后，我尝试将Status由Dead改为Alive，其余不变，得到了如下结果：
我发现二者的Observed的值不同，前者是Dead的人数，后者是Alive的人数，所对应的p值也不同。
我继续做Cox，coxph(Surv(Days, Status=='Dead')~GROUP, data=mydata)，得到下图的结果，其中也有一个Score(logrank) test值。
我想请问：
1、survdiff(Surv(Days, Status=='Dead')~Group)和survdiff(Surv(Days, Status=='Alive')~Group)的具体含义是什么的？如果是 Status=='Dead'，得到的是KM曲线中三条曲线的差异程度吗（因为之前画KM的时候用的是Status=='Dead'）？通过p<0.05来看是不是有显著差异？
2、Cox得到的Score(logrank) test的p值（p=0.7241）和之前survdiff算出来的0.226差异还是挺大的，用哪一个值更能说明KM曲线中不同曲线的差异？
谢谢老师！
