生存分析SPSS教学内容

1、生存生存(shngcn)分析分析SPSS过程过程（SPSS of Survival Analysis） 邹莉玲邹莉玲预防预防(yfng)医学教研室医学教研室第一页，共31页。1. 何为生存分析？生存分析（survival analysis）是将事件的结果（终点事件）和出现结果经历的时间结合起来分析的一种统计分析方法。2. 生存分析的目的：描述生存过程：估计不同时间的总体生存率，计算中位生存期，绘制生存函数曲线。统计方法包括Kaplan-Meier（K-M）法、寿命表法。比较：比较不同处理组的生存率，如比较不同疗法治疗脑瘤的生存率，以了解哪种治疗方案较优。统计方法log-rank检验等。影响因素

2、分析：研究某个或某些因素对生存率或生存时间的影响作用。如为改善脑瘤病人的预后，应了解影响病人预后的主要因素，包括病人的年龄、性别(xngbi)、病程、肿瘤分期、治疗方案等。统计方法cox比例风险回归模型等。预测：建立cox回归预测模型。生存分析生存分析(fnx)的理论复习的理论复习第二页，共31页。生存生存(shngcn)(shngcn)分析分析(Survival Analysis)(Survival Analysis)菜单菜单第三页，共31页。寿命寿命(shumng)(shumng)表（表（Life TablesLife Tables）过程过程Life tables 过程用于（小样本和大样本

3、资料）：估计某生存时间(shjin)的生存率，以及中位生存时间(shjin)。绘制各种曲线：如生存函数、风险函数曲线等。对某一研究因素不同水平的生存时间(shjin)分布的比较。控制另一个因素后对研究因素不同水平的生存时间(shjin)分布的比较。对多组生存时间(shjin)分布进行两两比较。（比较总体生存时间(shjin)分布采用wilcoxon检验）第四页，共31页。Company Logo实例实例(shl)分析分析例1：为了(wi le)比较不同手术方法治疗肾上腺肿瘤的疗效，某研究者随机将43例病人分成两组，甲组23例、乙组20例的生存时间（月）如下所示：其中有“+”者是删失数据，表示病

4、人仍生存或失访，括号内为死亡人数。（1）计算甲、乙两法术后10月的生存率和标准误。（2）估计(gj)两组的中位生存期。（3）绘制各组生存函数曲线。（4）比较两组的总体生存时间分布有无差别。第五页，共31页。Company Logo一、建立数据文件（一、建立数据文件（data-01.sav）定义定义5个变量：个变量：生存时间生存时间(shjin)变量：变量：t，值标签，值标签“生存时生存时间间(shjin)（月）（月）”生存状态变量生存状态变量 ：status，取值，取值“1=死亡，死亡，0=删失或存活删失或存活”频数变量：频数变量：freq，值标签，值标签“人数人数”分组变量：分组变量：gro

5、up，取值，取值“1=甲组，甲组，2=乙组乙组”生存时间生存时间(shjin)序号变量序号变量(可无）：可无）：i第六页，共31页。二、操作过程二、操作过程主菜单：分析主菜单：分析Analyze生存生存Survival寿命寿命表表Life tables对话框参数设置：对话框参数设置：时间时间time框：选入框：选入 “t”。显示时间间隔显示时间间隔Display time intervals框：步长框：步长by前面填入最大生存时间的上限（必须包括前面填入最大生存时间的上限（必须包括(boku)生存时间最大值），步长生存时间最大值），步长by后面填后面填入生存时间的组距。本例上限填入生存时间的组

6、距。本例上限填“60”，组，组距填距填“1”。状态状态status框：选入框：选入“status”，击，击define events 钮，在钮，在single value框填入框填入“1”因子因子factor框：选入框：选入“group”，定义最小值，定义最小值“1”，最大值，最大值“2”。单击选项单击选项option按钮，弹出对话框：按钮，弹出对话框： 1）寿命表，系统默认。寿命表，系统默认。 2）图：）图： 生存函数生存函数 3）比较第一个因子的水平：）比较第一个因子的水平： 整整体比较体比较第七页，共31页。三、主要输出结果三、主要输出结果10月生存率的估计月生存率的估计(gj)： 甲法

7、甲法 48%，标准误，标准误 0.1 乙法乙法 30%，标准误，标准误 0.1 两组的中位生存期估计两组的中位生存期估计(gj)：第八页，共31页。Company Logo3. 绘制生存绘制生存(shngcn)曲线：曲线：第九页，共31页。Company Logo4. 两组生存两组生存(shngcn)时间分布的比较：时间分布的比较：第十页，共31页。Kaplan-Meier 过程过程(guchng)Kaplan-Meier过程用于(尤其小样本资料）：估计各生存时间的生存率以及中位生存时间。绘制各种曲线：如生存函数、风险函数曲线等。比较某研究因素不同水平的生存时间有无差异。控制某个(mu )分层

8、因素后对研究因素不同水平的生存时间分布进行比较。对多组生存时间分布进行两两比较。（各总体分布比较采用Log-rank等非参数方法）第十一页，共31页。Company Logo实例实例(shl)分析分析例2：（数据同例1）为了比较不同手术方法治疗肾上腺肿瘤的疗效(lioxio)，某研究者随机将43例病人分成两组，甲组23例、乙组20例的生存时间（月）如下所示：其中有“+”者是删失数据，表示病人仍生存或失访，括号内为死亡人数。（1）计算甲、乙两法各生存时间的生存率和标准(biozhn)误。（2）估计两组的中位生存期。（3）绘制各组生存函数曲线。（4）比较两组的总体生存时间分布有无差别。第十二页，共

9、31页。一、建立数据文件（同前）一、建立数据文件（同前）二、操作过程二、操作过程主菜单：分析主菜单：分析Analyze生存生存SurvivalKaplan-Meier对话框参数设置：对话框参数设置：时间时间time框：选入框：选入 “t”。状态状态status框：选入框：选入“status”，击，击define events 钮，在钮，在single value框填入框填入“1”。因子因子factor框：选入框：选入“group”。单击选项单击选项option按钮，弹出对话框：按钮，弹出对话框： 1）统计量：）统计量： 生存分析表，系统默认。生存分析表，系统默认。 均值和中位生存时间，系统默认

10、。均值和中位生存时间，系统默认。 2）图：）图： 生存函数生存函数5. 单击比较因子单击比较因子Compare Factor按钮，弹出对话框：按钮，弹出对话框： 1）检验统计量）检验统计量Test Statistics： 都用于检验时间分布都用于检验时间分布是否是否(sh fu)相同。相同。 对数秩对数秩Log-rank：各时间点的权重一样。：各时间点的权重一样。 Breslow：按各时间点的观察例数赋权。：按各时间点的观察例数赋权。 Tarone-Ware：按各时间点观察例数的平方：按各时间点观察例数的平方根赋权。根赋权。第十三页，共31页。二、操作过程二、操作过程2）水平水平(shupng

11、)间的两两比间的两两比较。较。6. 单击Save按钮，弹出保存(bocn)新变量Save new variables 对话框：第十四页，共31页。三、主要输出结果三、主要输出结果(ji gu)生存表：生存表： 略略 两组的中位生存期估计：两组的中位生存期估计：第十五页，共31页。3. 绘制生存绘制生存(shngcn)曲线：曲线：第十六页，共31页。Company Logo4. 两组生存时间两组生存时间(shjin)分布的比较：分布的比较：第十七页，共31页。Cox回归回归(hugu)过程过程Cox回归过程用于： 1. 多个(du )因素对生存时间的影响作用分析和比较 2. 生存（或死亡）风险预

12、测第十八页，共31页。实例实例(shl)分析分析o例3：为探讨某恶性肿瘤( xng zhng li)的预后，某研究者收集了63例患者的生存时间、生存结局及影响因素。影响因素包括病人年龄、性别、组织学类型、治疗方式、淋巴结转移、肿瘤浸润程度，生存时间以月计算。变量的赋值和所收集的资料分别见表17-8和表17-9。试用Cox回归模型进行分析。第十九页，共31页。NoX1X2X3X4X5X6tYNoX1X2X3X4X5X6tY15400110520336200010120025701000510344011101 40135800011351355010010 2614431111010303633

13、1100012005480100071375711100120064001000600384810010120074401000580392800010 3183600011291405410110120193911101700413501011 71104201001670424700010 18111420100066043491011012001242101108704443010001200135111100850454811000 151145501001820464400010 411549111017604760111001200165211101740484000010 161

14、174811100630493201001 2411854101111010504400011 19119380100010005148100101200204011101661527201010 241213800010930534200010 212219000102415463101101200236710110930555501100 121243700110900563900010 512543100101515744000101200264900010315842111001200275011111870597400011 712853111001200606101010 4012

15、93211100120061451011010803046010011200623801000 2413143101101200636200010 1613244101101200表表17-9 63名某恶性肿瘤患者名某恶性肿瘤患者(hunzh)的生存时间（月）及影响因素的生存时间（月）及影响因素第二十页，共31页。一、建立一、建立(jinl)数据文件（数据文件（data-03.sav）二、操作过程二、操作过程主菜单：分析主菜单：分析Analyze生存生存SurvivalCox RegressionCox回归回归(hugu)主对话框主对话框第二十一页，共31页。二、操作过程二、操作过程主对话框参

16、数设置：主对话框参数设置：时间时间time框：选入框：选入 “ t ”。状态状态status框：选入框：选入“ y ”，击，击define events 钮，在钮，在single value框填入框填入“1”协变量协变量(binling)Covariates框：选入框：选入“x1x6”。方法方法Method框：选择自变量框：选择自变量(binling)进入进入Cox模型的方法，模型的方法，SPSS提供以下提供以下7种方法。种方法。第二十二页，共31页。o1.分析(fnx)例数描述三、主要输出三、主要输出(shch)结果结果第二十三页，共31页。o2-1.模型(mxng)检验（全变量模型(mxn

17、g)）结果提示：结果提示：（1）对模型总体）对模型总体(zngt)检验有显著意义（检验有显著意义（P=0.003），即至少），即至少有有1个自变量的总体个自变量的总体(zngt)回归系数不为回归系数不为0。第二十四页，共31页。o2-2.模型检验(jinyn)（逐步回归模型，Method=向前法LR，自变量进入P0.05，剔除P0.10 ）（2）采用逐步回归法进行）采用逐步回归法进行Cox模型模型(mxng)分析的结果提示：模型分析的结果提示：模型(mxng)拟合自变量进入和拟合自变量进入和剔除的检验水准分别为剔除的检验水准分别为0.05和和0.1时，筛选后的最佳模型时，筛选后的最佳模型(mx

18、ng)包含两个协变量，包含两个协变量，即即X4（治疗方式）和（治疗方式）和X5（淋巴结是否转移），该拟合模型（淋巴结是否转移），该拟合模型(mxng)总体检验提示总体检验提示具有统计学意义（整体卡方具有统计学意义（整体卡方=17.594，P0.10 ）B ：偏回归系数 ，SE：偏回归系数的标准误Wald：用于检验总体偏回归系数与0有无(yu w)显著差异， v=1时，W=（B/SE）2 。Exp(B)：相对危险度估计（RR值）（3）X4（治疗方式（治疗方式(fngsh)）对生存时间有影响，采用新疗法病人的死亡风险降）对生存时间有影响，采用新疗法病人的死亡风险降至传统疗法的至传统疗法的17.2%（RR的的95%CI为为0.0590.503）。）。（4）X5（淋巴结是否转移）对生存时间也有影响，有淋巴结转移病人的死亡风险（淋巴结是否转移）对生存时间也有影响，有淋巴结转移病人的死亡风险为无淋巴结转移病人的为无淋巴结转移病人的2.538倍（倍（ RR的的95%CI为为1.0626.066）。）。第二十六页，共31页。o4. 自/协变量的均值(jn zh)（选入2个变量的模型）第二十七页，共31页。o5. 生存曲线(qxin)（选入2个变量的模型）第二十八页，共31页。Company Logop 练习练习1：某临床试验对：某临床试验对20名第名第或