SPSS生存分析過程

1、SPSS Survival(生存分析)菜單SPSS Survival菜單包括Life Tables過程、Kaplan-Meier過程、Cox Regression過程、Cox w/Time-Dep Cov過程。這里只介紹Life Tables過程和Kaplan-Meier過程。Life Tables過程Life Tables過程用于：1、 估計某生存時間的生存率。2、繪制各種曲線如生存函數(shù)、風險函數(shù)曲線等。3、 對某一研究因素不同水平的生存時間分布進行比較，控制另一因素后對研究因素不同水平的生存時間分布進行比較，包括從總體上比較和不同水平之間進行兩兩比較。一、建立數(shù)據文件

2、定義兩個列變量：時間變量： 取名“time”，label標上“survival time(week)”。生存狀態(tài)變量：取名“status”，并賦值：0=“刪失”，1=“死亡”。二、操作過程 從菜單選擇1、Analyze=>Survival =>Life Tables2、Time框：選入time3、Display Time Intervals框：在by前面的框內填入生存時間上限，本例填入20（此區(qū)間必須包括生存時間的最大值）；在by后面的框內填入生存時間的組距，本例填入5，以保證結果列出“15-”的組段。4、Status框：選入status；擊define events鈕,在sing

3、le value框右邊的空格中輸入15、單擊Option按鈕，彈出對話框：lLife Table(s) 輸出壽命表，系統(tǒng)默認l Plots: 選Survival（累積生存函數(shù)曲線）擊Continue6、單擊OK鈕附 ：界面說明圖1   壽命表主對話框【Time】框選入生存時間變量?！綝isplay Time Intervals】框欲輸出生存時間范圍及組距。在by前面的框內填入生存時間上限，本例填入200（此區(qū)間必須包括生存時間的最大值）；在by后面的框內填入生存時間的組距，本例填入20，以保證結果列出“100-”的組段。【Status】框選入生存狀態(tài)變量

4、，并定義終結事件的標記值。選入變量“Status”后，【Define Event】鈕被激活變黑，擊該按鈕，彈出定義終結事件標記值的對話框（圖1）。對二分類變量，一般以死亡、復發(fā)、惡化等表示終結事件。本例以死亡為終結事件，其標記值為1，故在Single value 框內填入1。擊Continue鈕。若生存狀態(tài)變量取值為一連續(xù)型變量，如反應變量為收縮壓，則在下面的Range of values 框中輸入140 through 400，此處上限輸入400是我隨便輸入的一個上限，目的是為了定義高血壓患者，實際上恐怕沒有人的血壓能達到400，這樣才能保證包括所有的高血壓病例，具體情況具體分析。圖2

5、60; 定義終結事件標記值的對話框【Factor】框定義第1層因素，即分組因素?！綛y Factor】框定義第2層因素，即分層因素?！綩ptions】選項擊Options按鈕，彈出選項對話框。（圖3）圖3  壽命表選項對話框   Life Table(s)：輸出壽命表，系統(tǒng)默認。Plot：統(tǒng)計圖。       Survival：累積生存函數(shù)曲線。       Hazard：累積風險函數(shù)散點圖。    

6、60;  One minus survival：生存函數(shù)被1減后的曲線。       Log survival：對數(shù)累積生存函數(shù)曲線。       Density：密度函數(shù)散點圖。Compare Levels of First Factor：對第1層因素不同水平的比較，即主對話框（圖1）中的factor框中所選入的因素。            None：不做

7、比較。系統(tǒng)默認。            Overall：整體比較。            Pairwise：兩兩比較。            壽命表各個指標的意義Intrvl Start Time：生存時間的組段下限。Number Entrng this Intrvl：

8、進入該組段的觀察例數(shù)。Number Wdrawn During Intrval：該組段的刪失例數(shù)。Number Exposed to Risk：暴露于危險因素的例數(shù)，即有效觀察例數(shù)（校正觀察人數(shù)）。Number of Termnl Events：終結事件的例數(shù)，即死亡例數(shù)。Propn Terminating：終結事件比例，即死亡比例。Propn Surviving：生存比例。Cumul Propn Surv at End：至本組段上限的累積生存率。Probability Densty：概率密度。所有個體在時點t后單位時間內死亡概率的估計值。Hazard Rate：風險率?；钸^時點t的個體，在時

9、點t后單位時間內死亡概率的估計值。SE of Cumul Surviving：累積生存率的標準誤。SE of Probability Densty：概率密度的標準誤。SE of Hazard Rate：風險率的標準誤。   Kaplan-Meier過程采用乘積極限法（Product-limit estimates）來估計生存率，同時還可以對一個因素進行檢驗。適用于以個體為單位來收的未分組生存資料，是最基本的一種生存分析方法。Kaplan-Meier法用于：1、估計某研究因素不同水平的中位生存時間。2、比較該研究因素不同水平的生存時間有無差異。3、 控制一分層因素后

10、對研究因素不同水平的生存時間比較（此時將按分層因素的不同水平對研究因素對生存時間的影響分別進行分析）。操作過程：1. Analyze=>Survival =>Kaplan-Meier2.       Time框：選入 time3.       Status框：選入status；擊define events鈕,在single value框右邊的空格中輸入14.       Factor框：選入gr

11、oup；5.       Compare factors列表框：l         Test Statistics:選擇Log rank、Breslow、Tarone-Warel         Linear trend for factor levels:選Pooled over strata或Pairwise over strata6.   &

12、#160;   Option列表框：l         Statistics: 選Survival table(s)、Mean and median、Survivall         Plots: 選Survival單擊OK鈕三、界面說明圖1   Kaplan-Meier法主對話框【Time】框選入生存時間變量?！維tatus】框選入生存狀態(tài)變量?！綟actor】框選入分組變量?！維trata】

13、框選入分層變量?！綥ables Cases】框給個體標記。【Compare Factor】選項擊Compare Factor按鈕，彈出選項對話框。（圖2）圖2    分組因素水平間比較對話框l   Test Statistics:檢驗統(tǒng)計量。 Log rank：檢驗生存分布是否相同，各時間點權重一樣。 Breslow：檢驗生存分布是否相同，以各時間點的觀察例數(shù)為權重。 Tarone-Ware：檢驗生存分布是否相同，以各時間點的觀察例數(shù)的平方根為權重。 Linear trend for factor lev

14、els：分組因素水平間的線性趨勢檢驗。      Pooled over strata：水平間的整體比較。系統(tǒng)默認。      For each stratum：按分層變量，對每一層進行分組因素各水平間的整體比較。      Pairwise over strata：分組因素各水平間的兩兩比較。      Pairwise for each stratum：按分層變量，對每一層進行分組因素各水平間

15、的兩兩比較?！維ave】 選項擊Save按鈕，彈出Save New Variables（保存新變量）對話框（圖7）。圖3     保存新變量對話框 Survival：累積生存率估計。 Standard error of survival：累積生存率估計的標準誤。 Hazard：累積風險函數(shù)估計。 Cumulative events：終結事件的累積頻數(shù)。在各水平內，按生存時間和生存狀態(tài)排序?！綩ptions】選項擊Options按鈕,彈出選項對話框（圖8）。圖4      K-M法選項對話框l    Statistics：統(tǒng)計量。 Survival table(s)：生存分析表。 Mean and me