生存分析SPSS課件

生存分析SPSS過程

（SPSSofSurvivalAnalysis）

鄒莉玲預防醫(yī)學教研室1.何為生存分析？

生存分析（survivalanalysis）是將事件的結果（終點事件）和出現(xiàn)結果經歷的時間結合起來分析的一種統(tǒng)計分析方法。2.生存分析的目的：描述生存過程：估計不同時間的總體生存率，計算中位生存期，繪制生存函數(shù)曲線。統(tǒng)計方法包括Kaplan-Meier（K-M）法、壽命表法。比較：比較不同處理組的生存率，如比較不同療法治療腦瘤的生存率，以了解哪種治療方案較優(yōu)。統(tǒng)計方法log-rank檢驗等。影響因素分析：研究某個或某些因素對生存率或生存時間的影響作用。如為改善腦瘤病人的預后，應了解影響病人預后的主要因素，包括病人的年齡、性別、病程、腫瘤分期、治療方案等。統(tǒng)計方法cox比例風險回歸模型等。預測：建立cox回歸預測模型。生存分析的理論復習生存分析(SurvivalAnalysis)菜單CompanyLogo實例分析例1：為了比較不同手術方法治療腎上腺腫瘤的療效，某研究者隨機將43例病人分成兩組，甲組23例、乙組20例的生存時間（月）如下所示：其中有“+”者是刪失數(shù)據，表示病人仍生存或失訪，括號內為死亡人數(shù)。（1）計算甲、乙兩法術后10月的生存率和標準誤。（2）估計兩組的中位生存期。（3）繪制各組生存函數(shù)曲線。（4）比較兩組的總體生存時間分布有無差別。CompanyLogo一、建立數(shù)據文件（data-01.sav）定義5個變量：生存時間變量：t，值標簽“生存時間（月）”生存狀態(tài)變量：status，取值“1=死亡，0=刪失或存活”頻數(shù)變量：freq，值標簽“人數(shù)”分組變量：group，取值“1=甲組，2=乙組”生存時間序號變量(可無）：i二、操作過程主菜單：分析Analyze生存Survival壽命表Lifetables對話框參數(shù)設置：時間time框：選入“t”。顯示時間間隔Displaytimeintervals框：步長by前面填入最大生存時間的上限（必須包括生存時間最大值），步長by后面填入生存時間的組距。本例上限填“60”，組距填“1”。狀態(tài)status框：選入“status”，擊defineevents鈕，在singlevalue框填入“1”因子factor框：選入“group”，定義最小值“1”，最大值“2”。單擊選項option按鈕，彈出對話框：1）√壽命表，系統(tǒng)默認。2）圖：√生存函數(shù)3）比較第一個因子的水平：√整體比較三、主要輸出結果10月生存率的估計：

甲法48%，標準誤0.1

乙法30%，標準誤0.1

兩組的中位生存期估計：CompanyLogo4.兩組生存時間分布的比較：CompanyLogo實例分析例2：（數(shù)據同例1）為了比較不同手術方法治療腎上腺腫瘤的療效，某研究者隨機將43例病人分成兩組，甲組23例、乙組20例的生存時間（月）如下所示：其中有“+”者是刪失數(shù)據，表示病人仍生存或失訪，括號內為死亡人數(shù)。（1）計算甲、乙兩法各生存時間的生存率和標準誤。（2）估計兩組的中位生存期。（3）繪制各組生存函數(shù)曲線。（4）比較兩組的總體生存時間分布有無差別。二、操作過程2）水平間的兩兩比較。6.單擊Save按鈕，彈出保存新變量Savenewvariables對話框：√√√三、主要輸出結果生存表：略

兩組的中位生存期估計：3.繪制生存曲線：CompanyLogo4.兩組生存時間分布的比較：Cox回歸過程Cox回歸過程用于：

1.多個因素對生存時間的影響作用分析和比較2.生存（或死亡）風險預測NoX1X2X3X4X5X6tYNoX1X2X3X4X5X6tY1540011052033620001012002570100051034401110140135800011351355010010261443111101030363311000120054801000713757111001200640010006003848100101200744010005803928000103183600011291405410110120193911101700413501011711042010016704247000101811142010006604349101101200124210110870444301000120013511110085045481100015114550100182046440001041154911101760476011100120016521110174048400001016117481110063049320100124118541011110105044000111911938010001000514810010120020401110166152720101024121380001093053420001021221900010241546310110120023671011093055550110012124370011090056390001051254310010151574400010120026490001031584211100120027501111187059740001171285311100120060610101040129321110012006145101101080304601001120062380100024131431011012006362000101613244101101200表17-963名某惡性腫瘤患者的生存時間（月）及影響因素一、建立數(shù)據文件（data-03.sav）二、操作過程主菜單：分析Analyze生存SurvivalCoxRegressionCox回歸主對話框1.分析例數(shù)描述三、主要輸出結果2-1.模型檢驗（全變量模型）結果提示：（1）對模型總體檢驗有顯著意義（P=0.003），即至少有1個自變量的總體回歸系數(shù)不為0。3.參數(shù)估計（逐步回歸模型，Method=向前法LR，自變量進入P≤0.05，剔除P>0.10）B：偏回歸系數(shù)，SE：偏回歸系數(shù)的標準誤Wald：用于檢驗總體偏回歸系數(shù)與0有無顯著差異，v=1時，W=（B/SE）2。Exp(B)：相對危險度估計（RR值）（3）X4（治療方式）對生存時間有影響，采用新療法病人的死亡風險降至傳統(tǒng)療法的17.2%（RR的95%CI為0.059~0.503）。（4）X5（淋巴結是否轉移）對生存時間也有影響，有淋巴結轉移病人的死亡風險為無淋巴結轉移病人的2.538倍（RR的95%CI為1.062~6.066）。4.自/協(xié)變量的均值（選入2個變量的模型）5.生存曲線（選入2個變量的模型）練習2：某研究者隨訪收集了某地男性心絞痛患者2418例，其生存時間數(shù)據整理后見表2。（1）建