生存时间资料分析方法.pptx
一、基本概念终点事件与起始事件终点事件又称死亡事件、失效事件，是指研究者所关心的特定结局；起始事件是反映研究对象生存过程的起始特征的事件。第1页/共49页生存时间(survival time)(survival time)又称失效时间，为终点事件与起始事件之间的时间间隔，常用符号t t表示。删失值在随访研究中，由于某种原因未能明确地观察到随访对象发生终点事件的时间，无法得知随访对象的确切生存时间，这种现象称为删失，亦称截尾或终检，其有关生存时间的数据称为删失值、截尾数据(censored data)(censored data)或终检数据。第2页/共49页二、资料特点效应变量有2 2个生存时间结局存在截尾数据分布类型复杂第3页/共49页三、统计描述第4页/共49页1.1.死亡率、死亡概率、生存概率死亡率(mortality rate,death rate)表示在某单位时间里的死亡频率或强度，记为m，年死亡率的计算公式为：m=1000某年内死亡数某年平均人口数第5页/共49页死亡概率(mortality probability)是指死于某时段内的可能性大小，记为q。年死亡概率的估计值为；q=某年内死亡数某年年初人口数第6页/共49页生存概率(survival probability)与死亡概率相对立，记为p。年生存概率表示年初人口往后活满一年的机会大小，其估计值为；p=1-q=某年活满1年人数某年年初人口数第7页/共49页2.2.生存率、生存曲线、半数生存期生存率(survival rate)是指观察对象（患者）能存活到某一时点tk的概率，记为S（tk）。其实质是累积生存概率。常用的是一年生存率、五年生存率和十年生存率等。n 年生存率=100%活满n年的例数观察例数第8页/共49页生存率估计的概率乘法原理；S（tk）=P（t tk）=P1P2Pk第9页/共49页生存曲线(survival curve)是指将各个时点tk的生存率S（tk）连接在一起的曲线图(纵轴：生存率，横轴：生存时间)。阶梯型折线型第10页/共49页半数生存期(median survival time)又称中数生存期、中位生存时间，表示刚好(有且只有)50的个体可活这么长时间。它反映生存期的平均水平。第11页/共49页第二节 小样本生存率的Kaplan-MeierKaplan-Meier估计直接用概率乘法原理估计生存率，又称乘积极限法。第12页/共49页SPSSSPSS演示第13页/共49页小样本生存率的小样本生存率的Kaplan-MeierKaplan-Meier估计估计,例12-2 View Variable:View Data:第14页/共49页Analyze Survival Kaplan-MeierTime 框:tStatus框:cDefine EventSingle Value:1ContinueOptions Survival tablesMean and median survivalSurvivalContinueOK第15页/共49页第16页/共49页第17页/共49页第三节 大样本生存率的寿命表法估计第18页/共49页SPSSSPSS演示第19页/共49页大样本生存率的寿命表法估计大样本生存率的寿命表法估计,例12-3 View Variable:View Data:第20页/共49页Data Weigh Cases Weigh Cases by:Frequency Variable 框：fOKAnalyze Survival Life TablesTime 框:tDisplay Time Intervals:10 by 1Status框:cDefine EventSingle Value:1ContinueOptions LifetablesSurvivalContinueOK第21页/共49页第22页/共49页第23页/共49页第四节 生存曲线比较的假设检验第24页/共49页Log rankLog rank检验的基本思想第25页/共49页SPSSSPSS演示第26页/共49页生存曲线比较的生存曲线比较的Log rankLog rankLog rankLog rank检验检验,例12-4 View Variable:View Data:第27页/共49页Analyze Survival Kaplan-Meier Time 框:tStatus框:cDefine EventSingle Value:1ContinueFactor框:gCompare Factor Log rankContinueOptions Survival tablesMean and median survivalSurvivalContinueOK第28页/共49页第29页/共49页第30页/共49页第五节 CoxCox比例风险模型第31页/共49页Cox回归是生存分析的重要方法之一，其优点是适用范围很广以及便于做多因素分析。Cox回归假定病人的风险函数如下式所示：h(t)=h0(t)exp(b1X1+b2X2+bpXp)生存函数如下式所示：S(t)=exp-h0(t)exp(b1X1+b2X2+bpXp)dt第32页/共49页SPSSSPSS演示例1 1：为了研究恶性胆道梗阻住院患者生存时间的影响因素，从三所医院获得1995-20001995-2000年9595例住院患者的数据，试用CoxCox回归模型做生存分析。第33页/共49页 View Variable:第34页/共49页View Data:第35页/共49页Analyze Survival Cox RegressionTime:timeStatus:status(1)Covariates:group gender age cost duration complica obstruct size stage hb stb alt ast alp rgt wbcMethod:Enter/Forward LRPlots:SurvivalOptions CI for exp(B):95%ContinueOK第36页/共49页第37页/共49页第38页/共49页第39页/共49页第40页/共49页例2：某医师在研究白血病患者的生存率时收集了33名患者的资料，按Ag阴阳性把33个数据文件分为两组，并分别记录了两组患者的生存月数，是否死亡及白细胞数，试做Cox回归分析。第41页/共49页 View Variable:第42页/共49页View Data:第43页/共49页Analyze Survival Cox RegressionTime:生存时间Status:是否死亡(1)Covariates:Ag阴阳性 白细胞数Method:EnterCategorical:Categorical Covariates:Ag阴阳性 Plots:Survival HazardOptions CI for exp(B):95%ContinueOK第44页/共49页第45页/共49页第46页/共49页第47页/共49页第48页/共49页感谢您的观看！第49页/共49页
