生存时间资料分析方法实用教案

1、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(duxing)生存过程的起始特征的事件。第1页/共49页第一页，共49页。 生存时间(survival time)(survival time) 又称失效时间，为终点事件(shjin)(shjin)与起始事件(shjin)(shjin)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(shjin)(shjin)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

2、尾数据(censored data)(censored data)或终检数据。第2页/共49页第二页，共49页。二、资料(zlio)特点 效应(xioyng)(xioyng)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页第三页，共49页。三、统计(tngj)描述第4页/共49页第四页，共49页。1.1.死亡(swng)(swng)率、死亡(swng)(swng)概率、生存概率 死亡率(mortality rate, death rate) 表示(biosh)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(pngjn

3、)人口数第5页/共49页第五页，共49页。 死亡(swng)概率(mortality probability) 是指死于某时段内的可能性大小，记为q。年死亡(swng)概率的估计值为； q=某年内死亡数某年年初(ninch)人口数第6页/共49页第六页，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(ninch)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(rn sh)某年年初(ninch)人口数第7页/共49页第七页，共49页。2.2.生存(shngcn)(shngcn)率、生存(shngcn)(shn

4、gcn)曲线、半数生存(shngcn)(shngcn)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(gil)，记为S（ tk ）。其实质是累积生存概率(gil)。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(gunch)例数第8页/共49页第八页，共49页。 生存率估计的概率乘法(chngf)原理； S（ tk ）=P（t tk ）=P1P2Pk第9页/共49页第九页，共49页。 生存曲线(survival curve) 是指将各个(gg)时点tk的生存率S（ tk ）连接在一起的曲线图(纵轴：生存率，横

5、轴：生存时间)。 阶梯型 折线型第10页/共49页第十页，共49页。 半数生存期(median survival time) 又称中数生存期、中位生存时间(shjin)，表示刚好(有且只有)50的个体可活这么长时间(shjin)。它反映生存期的平均水平。第11页/共49页第十一页，共49页。第二节 小样本(yngbn)(yngbn)生存率的Kaplan-Kaplan-MeierMeier估计 直接用概率乘法原理(yunl)估计生存率，又称乘积极限法。第12页/共49页第十二页，共49页。SPSSSPSS演示(ynsh)(ynsh)第13页/共49页第十三页，共49页。View Data:第14

6、页/共49页第十四页，共49页。Analyze Survival Kaplan-MeierTime 框:tStatus框: cDefine EventSingle Value: 1ContinueOptions Survival tablesMean and median survivalSurvivalContinueOK第15页/共49页第十五页，共49页。第16页/共49页第十六页，共49页。第17页/共49页第十七页，共49页。第三节 大样本生存率的寿命(shumng)(shumng)表法估计第18页/共49页第十八页，共49页。SPSSSPSS演示(ynsh)(ynsh)第19页/共

7、49页第十九页，共49页。View Data:第20页/共49页第二十页，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页第二十一页，共49页。第22页/共49页第二十二页，共49页。第23页/共49页第二十三页，

8、共49页。第四节 生存(shngcn)(shngcn)曲线比较的假设检验第24页/共49页第二十四页，共49页。Log rankLog rank检验的基本(jbn)(jbn)思想第25页/共49页第二十五页，共49页。SPSSSPSS演示(ynsh)(ynsh)第26页/共49页第二十六页，共49页。View Data:第27页/共49页第二十七页，共49页。Analyze Survival Kaplan-Meier Time 框:tStatus框: cDefine EventSingle Value: 1ContinueFactor框: gCompare Factor Log rankCon

9、tinueOptions Survival tablesMean and median survivalSurvivalContinueOK第28页/共49页第二十八页，共49页。第29页/共49页第二十九页，共49页。第30页/共49页第三十页，共49页。第五节 Cox Cox比例(bl)(bl)风险模型第31页/共49页第三十一页，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(fngxin)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)e

10、xp(b1X1+b2X2+bpXp)dt第32页/共49页第三十二页，共49页。SPSSSPSS演示(ynsh)(ynsh) 例1 1：为了研究恶性胆道梗阻住院(zh yun)(zh yun)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(zh yun)(zh yun)患者的数据，试用CoxCox回归模型做生存分析。第33页/共49页第三十三页，共49页。 View Variable:第34页/共49页第三十四页，共49页。View Data:第35页/共49页第三十五页，共49页。Analyze Survival Cox RegressionTim

11、e: 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页第三十六页，共49页。第37页/共49页第三十七页，共49页。第38页/共49页第三十八页，共49页。第39页/共49页第三十九页，共49页。第40页/共49页第四十页，共49页。 例2：某医

12、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(yn yn)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页第四十一页，共49页。 View Variable:第42页/共49页第四十二页，共49页。View Data:第43页/共49页第四十三页，共49页。Analyze Survival Cox RegressionTime:生存时间(shjin)Status:是否死亡(1)Covariates: Ag阴阳性 白细胞数Method: EnterCategorical: Categorical Covariates: Ag阴阳性