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文档简介
生存分析SPSS过程(SPSSofSurvivalAnalysis),邹莉玲预防医学教研室,1.何为生存分析?生存分析(survivalanalysis)是将事件的结果(终点事件)和出现结果经历的时间结合起来分析的一种统计分析方法。2.生存分析的目的:描述生存过程:估计不同时间的总体生存率,计算中位生存期,绘制生存函数曲线。统计方法包括Kaplan-Meier(K-M)法、寿命表法。比较:比较不同处理组的生存率,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。统计方法log-rank检验等。影响因素分析:研究某个或某些因素对生存率或生存时间的影响作用。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。统计方法cox比例风险回归模型等。预测:建立cox回归预测模型。,生存分析的理论复习,生存分析(SurvivalAnalysis)菜单,寿命表(LifeTables)过程,Lifetables过程用于(小样本和大样本资料):估计某生存时间的生存率,以及中位生存时间。绘制各种曲线:如生存函数、风险函数曲线等。对某一研究因素不同水平的生存时间分布的比较。控制另一个因素后对研究因素不同水平的生存时间分布的比较。对多组生存时间分布进行两两比较。(比较总体生存时间分布采用wilcoxon检验),实例分析,例1:为了比较不同手术方法治疗肾上腺肿瘤的疗效,某研究者随机将43例病人分成两组,甲组23例、乙组20例的生存时间(月)如下所示:,其中有“+”者是删失数据,表示病人仍生存或失访,括号内为死亡人数。(1)计算甲、乙两法术后10月的生存率和标准误。(2)估计两组的中位生存期。(3)绘制各组生存函数曲线。(4)比较两组的总体生存时间分布有无差别。,一、建立数据文件(data-01.sav)定义5个变量:生存时间变量:t,值标签“生存时间(月)”生存状态变量:status,取值“1=死亡,0=删失或存活”频数变量:freq,值标签“人数”分组变量:group,取值“1=甲组,2=乙组”生存时间序号变量(可无):i,二、操作过程主菜单:分析Analyze生存Survival寿命表Lifetables对话框参数设置:时间time框:选入“t”。显示时间间隔Displaytimeintervals框:步长by前面填入最大生存时间的上限(必须包括生存时间最大值),步长by后面填入生存时间的组距。本例上限填“60”,组距填“1”。状态status框:选入“status”,击defineevents钮,在singlevalue框填入“1”因子factor框:选入“group”,定义最小值“1”,最大值“2”。单击选项option按钮,弹出对话框:1)寿命表,系统默认。2)图:生存函数3)比较第一个因子的水平:整体比较,三、主要输出结果10月生存率的估计:甲法48%,标准误0.1乙法30%,标准误0.1两组的中位生存期估计:,3.绘制生存曲线:,4.两组生存时间分布的比较:,Kaplan-Meier过程,Kaplan-Meier过程用于(尤其小样本资料):估计各生存时间的生存率以及中位生存时间。绘制各种曲线:如生存函数、风险函数曲线等。比较某研究因素不同水平的生存时间有无差异。控制某个分层因素后对研究因素不同水平的生存时间分布进行比较。对多组生存时间分布进行两两比较。(各总体分布比较采用Log-rank等非参数方法),实例分析,例2:(数据同例1)为了比较不同手术方法治疗肾上腺肿瘤的疗效,某研究者随机将43例病人分成两组,甲组23例、乙组20例的生存时间(月)如下所示:,其中有“+”者是删失数据,表示病人仍生存或失访,括号内为死亡人数。(1)计算甲、乙两法各生存时间的生存率和标准误。(2)估计两组的中位生存期。(3)绘制各组生存函数曲线。(4)比较两组的总体生存时间分布有无差别。,一、建立数据文件(同前)二、操作过程主菜单:分析Analyze生存SurvivalKaplan-Meier对话框参数设置:时间time框:选入“t”。状态status框:选入“status”,击defineevents钮,在singlevalue框填入“1”。因子factor框:选入“group”。单击选项option按钮,弹出对话框:1)统计量:生存分析表,系统默认。均值和中位生存时间,系统默认。2)图:生存函数5.单击比较因子CompareFactor按钮,弹出对话框:1)检验统计量TestStatistics:都用于检验时间分布是否相同。对数秩Log-rank:各时间点的权重一样。Breslow:按各时间点的观察例数赋权。Tarone-Ware:按各时间点观察例数的平方根赋权。,二、操作过程2),水平间的两两比较。,6.单击Save按钮,弹出保存新变量Savenewvariables对话框:,三、主要输出结果生存表:略两组的中位生存期估计:,3.绘制生存曲线:,4.两组生存时间分布的比较:,Cox回归过程,Cox回归过程用于:1.多个因素对生存时间的影响作用分析和比较2.生存(或死亡)风险预测,实例分析,例3:为探讨某恶性肿瘤的预后,某研究者收集了63例患者的生存时间、生存结局及影响因素。影响因素包括病人年龄、性别、组织学类型、治疗方式、淋巴结转移、肿瘤浸润程度,生存时间以月计算。变量的赋值和所收集的资料分别见表17-8和表17-9。试用Cox回归模型进行分析。,表17-963名某恶性肿瘤患者的生存时间(月)及影响因素,.,21,一、建立数据文件(data-03.sav)二、操作过程主菜单:分析Analyze生存SurvivalCoxRegression,Cox回归主对话框,.,22,二、操作过程,主对话框参数设置:时间time框:选入“t”。状态status框:选入“y”,击defineevents钮,在singlevalue框填入“1”协变量Covariates框:选入“x1x6”。方法Method框:选择自变量进入Cox模型的方法,SPSS提供以下7种方法。,.,23,1.分析例数描述,三、主要输出结果,.,24,2-1.模型检验(全变量模型),结果提示:(1)对模型总体检验有显著意义(P=0.003),即至少有1个自变量的总体回归系数不为0。,.,25,2-2.模型检验(逐步回归模型,Method=向前法LR,自变量进入P0.05,剔除P0.10),(2)采用逐步回归法进行Cox模型分析的结果提示:模型拟合自变量进入和剔除的检验水准分别为0.05和0.1时,筛选后的最佳模型包含两个协变量,即X4(治疗方式)和X5(淋巴结是否转移),该拟合模型总体检验提示具有统计学意义(整体卡方=17.594,P0.10),B:偏回归系数,SE:偏回归系数的标准误Wald:用于检验总体偏回归系数与0有无显著差异,v=1时,W=(B/SE)2。Exp(B):相对危险度估计(RR值),(3)X4(治疗方式)对生存时间有影响,采用新疗法病人的死亡风险降至传统疗法的17.2%(RR的95%CI为0.0590.503)。(4)X5(淋巴结是否转移)对生存时间也有影响,有淋巴结转移病人的死亡风险为无淋巴结转移病人的2.538倍(RR的95%CI为1.0626.066)。,.,27,4.自/协变量的均值(选入2个变量的模型),.,28,5.生存曲线(选入2个变量的模型),练习1:某临床试验对20名第或第期黑色素瘤的患者进行随访研究,截至研究期结束,记录的生存资料见表1。应用SPSS软件建立数据文件,并计算100周生存率。表120名第或期黑色素瘤患者的治疗后生存时间(周),练习题,练习2:某研究者随访收集了某地男性心绞痛患者2418例,其生存时间数据整理后见表2。(1)建立SPSS数据文件。(2)
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