SPSS15-生存分析-课件PPT

1、2021/8/261第第1515章章 生存分析生存分析 2021/8/262目 录基本概念基本概念q生存函数生存函数qCox回归模型回归模型生命表分析生命表分析q生命表分析过程生命表分析过程q生命表的实例分析生命表的实例分析Kaplan-Meier分析分析qKaplan-Meier分析过程分析过程qKaplan-Meier实例分析实例分析 Cox Regression风险比例模型分析风险比例模型分析qCox Regression分析过程分析过程qCox Regression实例分析实例分析q 习题与参考答案习题与参考答案2021/8/263基 本 概 念有关公式有关公式返回返回2021/8/2

2、64生存函数生存函数生存函数是个体生存时间长于生存函数是个体生存时间长于t 的概率的概率 )()(tPtS个体生存时间长于密度函数密度函数 ttttPtft),(lim)(0中死亡个体在区间危险率函数危险率函数 ),(1lim)(0中死亡的个体在年龄是ttttPttht返回返回2021/8/265CoxCox回归模型的有关公式回归模型的有关公式当生存时间是连续分布且预后变量间相互作用可被忽视时危险率当生存时间是连续分布且预后变量间相互作用可被忽视时危险率h h( (t t) )为为 )(02211)()(kkxxxethth在方程式中在方程式中h0是基准的生存分布的危险率函数，是基准的生存分布

3、的危险率函数， 是回归系数，是回归系数，x为预后变量为预后变量 返回返回2021/8/266生 命 表 分 析Live Tables返回返回2021/8/267生命表分析主对话框生命表分析主对话框返回返回2021/8/268定义状态变量对话框定义状态变量对话框定义状态变量所发生事件对话框定义状态变量所发生事件对话框返回返回2021/8/269定义控制变量范围对话框定义控制变量范围对话框返回返回2021/8/2610生存表选择项对话框生存表选择项对话框返回返回2021/8/2611生命表分析实例输出生命表分析实例输出1 1低脂肪食物老鼠生命表低脂肪食物老鼠生命表返回返回2021/8/2612生命

4、表分析实例输出生命表分析实例输出2 2比较食用不同食物老鼠生存时间的统计量比较食用不同食物老鼠生存时间的统计量返回返回2021/8/2613生命表分析实例输出生命表分析实例输出3 305 01 0 01 5 02 0 0tim e-0 .0 4 9 7 8 7 0 712 .7 1 8 2 8 1 8 3C u m S u rv iv a lfo o dlo w -fa ts a tu ra te du n s a tu ra te dS u rv iv a l F u n c tio n05 01 0 01 5 02 0 0tim e0 .00 .20 .40 .60 .81 .0C u m

5、 S u rv iv a lfo o dlo w -fa ts a tu ra te du n s a tu ra te dS u rv iv a l F u n c tio n05 01 0 01 5 02 0 0tim e0 .00 .20 .40 .60 .81 .0O n e M in u s C u m S u rv iv a lfo o dlo w -fa ts a tu ra te du n s a tu ra te dO n e M in u s S u rv iv a l F u n c tio n05 01 0 01 5 02 0 0tim e0 .0 0 00 .0 0

6、50 .0 1 00 .0 1 50 .0 2 0D e n s ityfo o dlo w -fa ts a tu ra te du n s a tu ra te dD e n s ity F u n c tio n生存图形生存图形返回返回2021/8/2614生命表分析实例输出生命表分析实例输出4 405 01 0 01 5 02 0 0tim e0 .0 00 .0 20 .0 40 .0 60 .0 80 .1 0H a z a rdfo o dlo w -fa ts a tu ra te du n s a tu ra te dH a z a rd F u n c tio n生存图形生

7、存图形返回返回2021/8/2615Kaplan-Meier分析返回返回2021/8/2616Kaplan-MeierKaplan-Meier分析主对话框分析主对话框返回返回2021/8/2617K-MK-M定义状态变量发生事件对话框定义状态变量发生事件对话框返回返回2021/8/2618K-MK-M选择比较控制因素统计方法对话框选择比较控制因素统计方法对话框K-M选择比较控制因素统计方法对话框选择比较控制因素统计方法对话框返回返回2021/8/2619K-MK-M分析保存新变量对话框分析保存新变量对话框K-M选择比较控制因素统计方法对话框选择比较控制因素统计方法对话框返回返回2021/8/2

8、620K-MK-M分析选择项对话框分析选择项对话框返回返回2021/8/2621Kaplan-Meier实例分析输出1不同分层及不同处理情况生存描述性统计量不同分层及不同处理情况生存描述性统计量返回返回2021/8/2622K-MK-M实例分析输出实例分析输出2 2不同分层及不同处理观测量删失情况不同分层及不同处理观测量删失情况返回返回2021/8/2623K-MK-M实例分析输出实例分析输出3 3Log Rank检验统计量检验统计量返回返回2021/8/2624Cox Regression风险比例模型分析风险比例模型分析Cox Regression返回返回2021/8/2625Cox Cox

9、 回归分析主对话框回归分析主对话框返回返回2021/8/2626CoxCox模型定义分类协变量对话框模型定义分类协变量对话框返回返回2021/8/2627CoxCox模型图形对话框模型图形对话框返回返回2021/8/2628CoxCox模型保存新变量对话框模型保存新变量对话框返回返回2021/8/2629CoxCox模型选择项对话框模型选择项对话框返回返回2021/8/2630数据文件中的变量数据文件中的变量 变量名含 义值标 签值标 签值标 签值标 签id患者编号age年龄diagtime诊断到治疗的时间time生存时间prior治疗前处理0经过处理1未经处理therapy治疗方案1标准方法

10、2实验方法status病人状态0死亡1删失数据cell肺癌细胞组织学分类1鳞癌2小细胞肺癌3腺癌4大细胞肺癌kps判断标准30住院治疗3060住院和家庭治疗60家庭治疗kps1kps=30230kps60返回返回2021/8/2631Cox RegressionCox Regression分析实例输出分析实例输出1 1C Ca as se e P Pr ro oc ce es ss si in ng g S Su um mm ma ar ry y12893.4%96.6%137100.0%0.0%0.0%0.0%0.0%137100.0%EventaCensoredTotalCases ava

11、ilablein analysisCases with missingvaluesCases with negative timeCensored cases beforethe earliest event in astratumTotalCases droppedTotalNPercentDependent Variable: timea. 观测量处理表观测量处理表 返回返回2021/8/2632Cox RegressionCox Regression分析实例输出分析实例输出2 2各变量值分类编码各变量值分类编码Categorical Variable CodingsCategorical

12、 Variable Codingsc,d,ec,d,e691680350004810027010270019714001=standard2=testtherapyb1=squamous2=small3=adeno4=largecellb0=treat1=untreatpriorbFrequency(1)a(2)(3)The (0,1) variable has been recoded, so its coefficients willnot be the same as for indicator (0,1) coding.a. Indicator Parameter Codingb. C

13、ategory variable: therapy (project)c. Category variable: cell (type)d. Category variable: priore. 返回返回2021/8/2633Cox RegressionCox Regression实例分析输出实例分析输出3 3Omnibus Tests of Model CoefficientsOmnibus Tests of Model Coefficients1011.768-2 Log LikelihoodOmnibus Tests of Model CoefficientsOmnibus Tests

14、of Model Coefficientsb,cb,c950.35965.9178.00061.4098.00061.4098.000952.99763.2194.00058.7714.000Step1a5-2 LogLikelihoodChi-squaredfSig.Overall (score)Chi-squaredfSig.Change From Previous StepChi-squaredfSig.Change From Previous BlockVariable(s) Entered at Step Number 1: age cell diagtime kps prior t

15、herapya. Beginning Block Number 0, initial Log Likelihood function: -2 Log likelihood: 1011.768b. Beginning Block Number 1. Method = Backward Stepwise (Wald)c. 模型系数检验模型系数检验返回返回2021/8/2634Cox Cox 回归实例分析输出回归实例分析输出4 4分析统计量分析统计量返回返回2021/8/2635CoxCox回归实例分析输出回归实例分析输出5 5进入方程变量的统计量进入方程变量的统计量未进入方程变量的统计量未进入方程

16、变量的统计量Variables in the EquationVariables in the Equation-.009.009.8441.358.99117.9163.000.856.2759.6871.0022.3551.188.30115.6101.0003.281.400.2831.9991.1571.491.000.009.0001.9921.000-.033.00635.1121.000.968-.072.232.0971.755.930-.290.2071.9581.162.74817.0803.001.712.2537.9391.0052.0381.151.29315.441

17、1.0003.161.325.2771.3811.2401.384-.031.00535.6121.000.970agecellcell(1)cell(2)cell(3)diagtimekpspriortherapyStep1cellcell(1)cell(2)cell(3)kpsStep5BSEWalddfSig.Exp(B)V Va ar ri ia ab bl le es s n no ot t i in n t th he e E Eq qu ua at ti io on na a.4241.515.1651.684.2481.6181.6501.199agediagtimeprior

18、therapyStep5ScoredfSig.Residual Chi Square = 2.675 with 4 df Sig. = .614a. 返回返回2021/8/2636Cox Cox 回归实例分析输出回归实例分析输出6 6回归相关系数矩阵回归相关系数矩阵各协变量均值各协变量均值C Co or rr re el la at ti io on n M Ma at tr ri ix x o of f R Re eg gr re es ss si io on n C Co oe ef ff fi ic ci ie en nt ts s.570.517.471.159.014-.097cel

19、l(2)cell(3)kpscell(1)cell(2)cell(3)C Co ov va ar ri ia at te e M Me ea an ns s58.307.350.197.1978.77458.569.708.504agecell(1)cell(2)cell(3)diagtimekpspriortherapyMean返回返回2021/8/2637习题习题15151什么是生命表和Cox模型？2data17-04文件为3期和4期黑瘤病人的数据，其中：bh变量为编号，nl变量为年龄，xb变量为性别（1=男，2=女），sc变量为生存时间，zt变量为生存状态（0=死亡，1=删失），jb变量

20、为肿瘤级别。计算时间间隔为5个月的不同肿瘤级别生命表。3data17-05文件收集63例病人的生存时间、结局及影响因素。各变量的含义见下表。请用COX模型进行预后分析。 返回返回2021/8/2638第第2 2题数据中的变量题数据中的变量返回返回2021/8/2639参考答案（第参考答案（第1 1题）题）第1题：生命表又称寿命表，是根据特定能够人群的年龄死亡编制出来的一种统计表。它说明在特定人群年龄组死亡率的条件下，人的生命过程或死亡过程。Cox模型又称比例危险率回归模型， 当预后因素不止一个，危险率模式又难以估计时，Cox模型是一种方便的技术。 )(02211)()(kkxxxethth返回

21、返回2021/8/2640参考答案（第参考答案（第2 2题操作）题操作）返回返回2021/8/2641参考答案（第参考答案（第2 2题输出题输出1 1）第第2题输出题输出1返回返回2021/8/2642参考答案（第参考答案（第2 2题输出题输出2 2）返回返回2021/8/2643第第3 3题参考答案操作题参考答案操作返回返回2021/8/2644参考答案（第参考答案（第3 3题输出题输出1 1）Case Processing SummaryCase Processing Summary2641.3%3758.7%63100.0%0.0%0.0%0.0%0.0%63100.0%EventaCe

22、nsoredTotalCases availablein analysisCases with missingvaluesCases withnon-positive timeCensored casesbefore the earliestevent in a stratumTotalCases droppedTotalNPercentDependent Variable: Ta. V Va ar ri ia ab bl le es s n no ot t i in n t th he e E Eq qu ua at ti io on na a.3541.55211.3001.0013.06

23、31.08013.0401.0004.6341.0316.0181.014X1X2X3X4X5X6ScoredfSig.Residual Chi Square = 23.902 with6 df Sig. = .001a. Cox RegressionCox RegressionBlock 0: Beginning BlockBlock 0: Beginning Block返回返回2021/8/2645参考答案（第参考答案（第3 3题输出题输出2 2）O Om mn ni ib bu us s T Te es st ts s o of f M Mo od de el l C Co oe ef

24、ff fi ic ci ie en nt ts sc c, ,d d187.69013.0401.00014.3041.00014.3041.000182.77717.5942.0004.9131.02719.2172.000Step1a2b-2 LogLikelihood Chi-squaredfSig.Overall (score)Chi-squaredfSig.Change From Previous StepChi-squaredfSig.Change From Previous BlockVariable(s) Entered at Step Number 1: X4a. Varia

25、ble(s) Entered at Step Number 2: X5b. Beginning Block Number 0, initial Log Likelihood function: -2 Log likelihood: 201.994c. Beginning Block Number 1. Method = Forward Stepwise (Conditional LR)d. Block 1: Method = Forward Stepwise (Conditional LR)Block 1: Method = Forward Stepwise (Conditional LR)返回返回2021/8/2646参考答案（第参考答案（第3 3题输出题输出3 3）V Va ar ri ia ab bl le es s i in n t th he e E Eq qu ua at ti io on n1.751.54610.2651.0015.7581.762.54810.3371.0015.822.931.4454.