生存分析的co回归模型案例——spss

1、一、生存分析根本概念1、事件( Event )指研究中规定的生存研究的终点， 在研究开始之前就已经制定好。 根据研究性质 的不同，事件可以是患者的死亡、 疾病的复发、 仪器的故障，也可以是下岗工人 的再就业等等。2、生存时间 (Survival time) 指从某一起点到事件发生所经过的时间。 生存是一个广义的概念， 不仅仅指医学 中的存活，也可以是机器出故障前的正常运行时间， 或者下岗工人再就业前的待 业时间等等。 有的时候甚至不是通用意义上的时间， 比方汽车在出故障前的行驶 里程，也可以作为生存时间来考虑。3、删失( Sensoring) 指由于所关心的事件没有被观测到或者无法观测到，以至

2、于生存时间无法记录 的情况。常由两种情况导致： (1)失访； (2)在研究终止时，所关心的事件还 未发生。4、生存函数( Survival distribution function )又叫累积生存率，表达式为S (t) =P(T>t),其中T为生存时间，该函数的意义是 生存时间大于时间点t的概率。t=0时S(t)=1，随着t的增加S(t)递减(严格的说 是不增)，1-S(t)为累积分布函数，表示生存时间 T不超过t的概率。二、生存分析的方法1、生存分析的主要目的是估计生存函数， 常用的方法有 Kaplan-Meier 法和寿命 表法。对于分组数据， 在不考虑其他混杂因素的情况下， 可以

3、用这两种方法对生 存函数进行组间比拟。2、如果考虑其他影响生存时间分布的因素，可以使用 Cox 回归模型(也叫比例 风险模型) ，利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系， 评价影响因子 对生存函数分布的影响程度。 这里的前体是影响因素的作用不随时间改变， 如果 不满足这个条件，那么应使用含有时间依存协变量的 Cox 回归模型。F面用一个例子来说明SPSS中Cox回归模型的操作方法。例题要研究胰腺癌术中放疗对患者生存时间的影响，收集了下面所示的数据：*1*>.3腸脏疼术申放疔效果研究数据的说躍变呈紅变诡说明变駅类型分类变量的編码rdMrai鼬者编号1 inwj主存瞇问阳)连续cem&

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5、无术中放占位処1鶴脏头詔一臆胆管潼润程度有无腹膜转移 曲弟 顶朋井期目H 炉度量少度量罔寻右£名义垂假设少度量畠名叉(N)0名究N)尋右0：名义W)d序号【。)言假设r名用N)品售哭8 8 8 3 无无无无8 8 8 无无无名称类型施度小数值QJ列1處甌華1菜单项选择择:点击进入Cox主对话框，如下，将time选入 时间框，将代表删失的censor变 量选入 状态框，其余分析变量选入 协变量框。其余默认就行。Coz回归censor(0)少 caseno少手术时的年龄age 記性别sex£有无术中放疗trt$占拉魅bund胰腔菩浸涓程度cti2有无.狼麒無移ip R T忖瞬期

6、stage时间口& 生丽间月tim石®UI饰变量眇seK(Cat)trt(Cal)F方法砂确疋 肝牯贴吃底雇©职消帮助点击 状态框下方的 定义事件将事件发生的标志设为值0,即0代表事件发 生。JfcCM回归匚为狀态变量定艾事件 区,喪示事件己发生的値蔚n俺消I琶助在主对话框中点击分类按钮，进入如下的对话框，将所有分类变量选入右边框 中。分类协賓呈I：亡h 韬示将 sexeM J BuiQ旨丙苻 阳詩符 曲示符-更 取时比窗比理鶴示捋* i更敎也I.=睾厝蠢别：薩最后一个电 伞£在主对话框中点击 绘图按钮，进入如下的对话框，选择绘图的类型，这里只选 择 生存

7、函数。由于我们关心的主要变量是trt 是否放疗，所以将trt选入 单 线框中，绘制生存曲线。在主对话框中点击 选项按钮，进入如下的对话框，设置如下，输出RR的95% 置信区间。回到主界面，点击 确定输出结果。结果输出R0 It分析申训用荊舉例ea删矢11.2%音计S3100_0«帶有轼沃債的廉饥00.0%lit fl换时阿內樂的00.0K辰中的用早击件之荷删 央的条例0ao%合餅00.0%會计S3100_09fi囚变#:牛许砒阳CH)这是案例处理摘要，有一个删失数据分契變血潮神甲频率arG)2T4Sii=i3500=初申放疔221*：村术屮肢疗01cbui “口二Ift头谦IS1&q

8、uot;灵那班外650chb1=CHD321c02=CH1601a=CH2170fli4=CX326000Fbg尤&01l='fi'230s t age13=III期441引=工丫期3S0珀恃类变杲；g 件别1示性鑒数血偶巴規记華了 0.1所以氏系敕不快勺指示衙0,1 编码相同5A-分粪变帛：tri 有元术中咸席霞分娄塹眾：bui 占倩奴f.分类变呈：Ch 隸舸粽設韵粽度£分尝变駅：P 有止肢脱鶴林入分类竇眾；stag* Tfflll这是分类变量的编码方式。KW系甦的滋含侧代-2佑計耿覘JRtftiIM丧休附分s*«从上谢琛师鮒农iS从t焕幷鮒史攻+

9、 Zi4£ars±雲.S52 n10 26Q903?16 9.0刖if； 1 ie03da.1.方也工输人这是对拟合模型的检验，原假设是所有影响因素的偏回归系数均为 0这里可 以看出P=拒绝原假设，认为有偏回归系数不为零的因素，值得进一步分析。为用叩超变量ESilaiddfSi耳 Exp9E_0K CI #JT EpG)上曙a匕亡.016.CJ3L.663I.172I.01C一现1.0d5£3E.034.245.01918Q11.03<.6401.673trt.016.326自29S1.0122.265j.d沁bui-.599.3502. 93910B6.5

10、49.2771.090ch丄B7Q3.197ch (1)一135.359.M21.874.433i.765th (2).697.1632. 2601.1332.007S09<1.976uh (3).4541. 373i2-ii1.575.7373.366P-.360.27BL* 6MI.197飞卿1.205stage-.453.2612. 5961.10.6363G71. 103这是多元回归结果，第二列B为偏回归系数，最后三列为OR值及其置信区间 由P值可以看出，在的显着水平下，只有trt有统计学差异，OR为。61.133sex-578trt.265lui.217*h0).3662).09&th.205P,723 t*ceS30这是协变量的平均值。协变暈均值处的牛存