SPSS生存分析报告过程
SPSS教程-生存分析
Survival Variable TIME
for GROUP = 1
Number Number Number Number
Cumul SE of SE of
Intrvl Entrng Wdrawn Exposd of Propn Propn Propn Proba- Cumul Proba- SE of
Start this During to Termnl Termi- Sur- Surv bility Hazard Sur- bility Hazard
Time Intrvl Intrvl Risk Events nating viving at End Densty Rate viving Densty Rate
14.1.2.3 结果解释
在结果输出窗又口口中将看到如下统计数据：
共有26个观察对象进入入分析。系统先显示示中药组（group = 1）的生生存状况寿命表，按用用户指 定，从0月月起，隔2个月月直至至42个月月（原指定从0—48个月月，但因42个月月后，生生存概率已为0， 故42个月月后至至48个月月的生生存状况不再显示示），分别显示示进入入该时点例数（Number Entrng this Intrvl）、从该时点失去的例数（Number Wdrawn Durong Intrvl）、该时点暴露于死亡危险的例 数（Number Exposd to Risk）、该时点死亡的例数（Number of Termnl Events）、该时点死亡概 率（Propn Terminating）、该时点生生存概率（Propn Surviving）、该时点末生生存率（Propn Surv at End）、单位时点的累积概率（Cumul Probability Densty）、该时点风险比比例（Hazard Rate）、 生生存率的标准误（SE of Cumul Surviving）、单位时点累积概率的标准误（SE of Probability Densty）、风险比比例的标准误（SE of Hazard Rate）。如本例，用用中药+化疗的方方式治疗白白血血病 患者，至至8个月月时，死亡率为17.39%，生生存概率为82.61%，生生存率为66.38%，风险比比例 为9.52%。至至42个月月时，生生存概率和生生存率均为0，此时风险比比例为100%。中药组的50%生生存率 在19.44个月月。
实战利用SPSS进行生存分析
实战利用SPSS进行生存分析生存分析（Survival Analysis）是一种用于分析个体在一定时间内发生其中一事件的概率的统计方法。
生存分析可以用于疾病的生存时间分析、产品寿命分析、客户流失分析等。
SPSS是一种常用的统计分析软件，可以进行生存分析的实证研究。
生存分析的基本概念包括：生存时间（Survival Time）、生存率（Survival Rate）、累积风险（Cumulative Hazard）以及生存函数（Survival Function）等。
生存时间是指个体从其中一起始点到发生其中一事件所经过的时间。
生存率是指个体在其中一时间点存活下来的概率，也称为存活函数。
累积风险是指个体在其中一时刻前发生其中一事件的风险累积值。
进行生存分析的步骤包括：导入数据、设置生存时间和事件变量、选择合适的生存分析方法、进行分析和结果解释。
首先，在SPSS中导入数据。
可以将数据以Excel格式保存，然后在SPSS中选择File->Open->Data，选择相应的文件导入。
选择合适的生存分析方法。
SPSS提供了多种生存分析方法，如Kaplan-Meier生存曲线、Cox回归模型等。
选择合适的方法可以根据研究目的和数据特点来确定。
例如，如果想了解不同因素对生存时间的影响，可以选择Cox回归模型。
在SPSS中，可以使用Analyze->Survival->Survival，然后选择合适的方法进行分析。
进行生存分析。
根据选择的方法，SPSS会输出相应的结果。
例如，对于Kaplan-Meier生存曲线分析，SPSS会生成生存曲线和相应的生存率表格；对于Cox回归模型，SPSS会输出回归系数、风险比率等统计结果。
可以通过点击Results窗口中的相应选项来查看结果。
结果解释。
根据生存分析结果，可以解读生存曲线、计算生存率、比较不同组别间的生存差异等。
对于Kaplan-Meier生存曲线，可以通过图形来比较不同组别的生存率；对于Cox回归模型，可以根据回归系数和风险比率来解释不同因素对生存时间的影响。
医学统计学SPSS生存分析实例
将生存时间按从小到大顺序排列如下：
表1 BCG治疗组生存情况
*死亡=1；删失=0
表2 药物和BCG结合治疗组生存情况
*死亡=1；删失=0
按上述二表将数据输入SPSS软件，其中数据编号为i，列（1）即时间为t，列（3）即生存结局为status，表1为group1，表2为group2。
选择Analyze中的Survival里的Kaplan-Meier分析，将Time，Status，Factor依次选定，option和Compare Factor依次设定完成后，得到输出结果，结果分析如下：
Survival Table中：
1为BCG治疗组患者生存率（Estimate）及其标准误（Std. Error）的计算结果。
2为药物与BCG结合治疗组患者生存率（Estimate）及其标准误（Std. Error）的计算结果。
Overall Comparisons
Test of equality of survival distributions for the different levels of group.
两组生存率的log-rank检验
H0：两种疗法患者生存率相同
H1：两种疗法患者的生存率不同
α=0.05
采用SPSS软件对两组生存率进行检验，得到上面Overall Comparisons表，其中第一行为LogRank检验结果。
即X2=0.057，P=0.811。
按α=0.05水准，不拒绝H0，还不能认为用BCG疗法和用药物与BCG结合疗法治疗黑色素瘤患者的生存率有差别。
生存曲线如上图所示，其中生存时间为横轴，生存率为纵轴。
SPSS生存分析
SPSS生存分析生存分析（Survival Analysis）是一种统计方法，用于研究时间到达一些特定事件的概率。
该方法适用于各种学科领域，包括医学、社会科学、工程等，可以分析个体在不同时间点发生一些事件的风险。
生存分析的基本概念是生存函数和生存时间。
生存函数描述了在给定时间点之前没有发生事件的个体比例。
生存时间是指个体从起始时间点到达特定事件的时间。
生存分析的目标是估计生存函数，并比较不同因素对生存时间的影响。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，它提供了进行生存分析的功能。
以下将以SPSS进行生存分析为例，介绍生存分析的具体步骤。
首先，需要准备数据。
数据应包括个体的起始时间点和观察时间（或终止时间），以及是否发生特定事件的信息。
数据应按照个体的起始时间点排序。
在SPSS中，选择"Analyze"菜单下的"Survival"子菜单，然后选择"Kaplan-Meier"。
在弹出的窗口中，将起始时间点和观察时间字段分别拖放到"Time"和"Censored Time"框中，将事件发生与否的字段拖放到"Censoring Variable"框中。
点击"OK"按钮运行分析。
SPSS将输出生存函数曲线图和表格。
生存函数曲线图显示了在不同时间点的生存概率，曲线下降表示生存概率下降，即事件发生的风险增加。
生存函数表格列出了不同时间点的生存概率和标准误差。
通过观察曲线和表格，可以初步了解生存情况和影响生存的因素。
如果需要进一步比较不同因素对生存时间的影响，可以使用SPSS的"Analyze"菜单下的"Survival"子菜单中的其他功能，比如"Log-rank"检验、Cox回归模型等。
生存分析SPSS过程
二、操作过程
主菜单：分析Analyze生存Survival寿命表Life tables
对话框参数设置： 1. 时间time框：选入 “t”。 2. 显示时间间隔Display time intervals框：步长by前面填入最大生存时
间的上限（必须包括生存时间最大值），步长by后面填入生存时 间的组距。本例上限填“60”，组距填“1”。 3. 状态status框：选入“status”，击define events 钮，在single value 框填入“1” 4. 因子factor框：选入“group”，定义最小值“1”，最大值“2”。 5. 单击选项option按钮，弹出对话框：
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资料仅供参考,不当之处，请联系改正。
4. 两组生存时间分布的比较：
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Kaplan-Meier 过程 资料仅供参考,不当之处，请联系改正。
Kaplan-Meier过程用于(尤其小样本资料）： 1. 估计各生存时间的生存率以及中位生存时间。 2. 绘制各种曲线：如生存函数、风险函数曲线等。 3. 比较某研究因素不同水平的生存时间有无差异。 4. 控制某个分层因素后对研究因素不同水平的生存时间
生存分析的理论复习 资料仅供参考,不当之处，请联系改正。
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：
(1)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。
1）√寿命表，系统默认。 2）图： √生存函数 3）比较第一个因子的水平： √整体比较
如何用SPSS做生存分析（TCGA数据举例）
如何用SPSS做生存分析（TCGA数据举例）生存分析是评价疾病预后的一个重要分析方法，尤其是在肿瘤研究中。
之前我们介绍过好几个肿瘤生存分析的在线工具，比如KM plotter，Onclnc，GEPIA等等（生存分析，这个网站还不错！，懒人怎么做肿瘤病人的生存分析？）。
有童鞋反映说这几个工具分析出来的结果咋不一样呢？原因主要有：1、在线工具的数据样本来源不同，大致上是KM plotter（TCGA 数据+GEO数据）>GEPIA（TCGA数据）>Onlnc（部分TCGA数据）2、分析时样本剔除的标准有所不同。
此外，在线工具分析的结果你无法得到入选分析样本的临床数据，也无法得到下图这样分类更加详细的生存分析结果。
（硕士论文：浙江省常见恶性肿瘤生存分析）所以有的时候还是得自己亲自动手做不做生存分析，今天就给大家介绍一下如何用SPSS分析对TCGA数据库中的肿瘤（肺腺癌）数据进行生存分析。
（SPSS版本是16.0的，还是英文的，从一个留学的同学那拷来的，一直没换，大家将就着看吧）首先是下载TCGA的临床数据和测序数据（FPKM数据），这一步可以用简易TCGA下载工具这个小工具来处理（这么好用的TCGA 数据下载工具？！）。
得到临床数据后，我们需要得到Over survival（OS）的数据，如果病人死亡了，OS就等于days to death，如果还活着，那就等于days to last followup。
而没有数据的病例就是我们需要剔除的条目了。
得到OS的数据之后，我们可以选择不同的临床信息进行生存分析，比如TNM分级，吸烟与否，治疗方式等等。
我们以抽烟为例，Not Availale为不抽烟病例，其他为抽烟的病例。
根据存活与否排序，得到OS的数据，再根据OS排序，删除没有生存信息的数据再看下吸烟情况，不吸烟的人似乎有点少，看来得肺腺癌的还是吸烟的多啊。
考虑到“节目效果”，这里把吸烟史=1的也归到不吸烟组。
生存分析SPSS过程（SPSSofSurvivalAnalysis）
生存分析SPSS过程（SPSS of Survival Analysis）Company name生存分析SPSS过程（SPSS of Survival Analysis）邹莉玲预防医学教研室Company Logo1. 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、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。
生存分析的理论复习Company Logo生存分析(Survival Analysis)菜单Company Logo寿命表（Life Tables）过程Life tables 过程用于（小样本和大样本资料）：估计某生存时间的生存率，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。
对某一研究因素不同水平的生存时间分布的比较。
控制另一个因素后对研究因素不同水平的生存时间分布的比较。
对多组生存时间分布进行两两比较。
（比较总体生存时间分布采用wilcoxon检验）Company LogoCompany Logo实例分析例1：为了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。
SPSS生存分析过程
SPSS生存分析过程SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款常用的统计分析软件，它提供了许多功能强大的数据分析方法，其中包括生存分析（Survival Analysis）。
生存分析适用于研究时间至关重要的事件或结果的数据，例如疾病的存活时间、机械故障的发生时间等。
下面将介绍SPSS生存分析的具体过程。
一、数据准备在进行生存分析之前，首先需要准备好相关的数据。
常见的生存分析数据包括个体的生存时间（或称为观察时间）、生存状态（生存/死亡）、以及一些影响因素（如性别、年龄、治疗方式等）。
在SPSS中，可以将这些数据保存在一个数据集中，每一行代表一个个体，每一列代表一个变量。
二、加载数据集打开SPSS软件，选择“文件”-“打开”-“数据”，然后选择相应的数据文件进行加载。
三、生存曲线估计1.选择“分析”-“生存”-“生存曲线”菜单，打开生存曲线分析对话框。
2.将生存时间变量拖放到“时间”框中，将生存状态变量拖放到“事件”框中。
3. 选择评估生存函数类型，默认为“Kaplan-Meier”方法。
4.设置显著性水平，默认为0.055.点击“确定”按钮，即可生成生存曲线图。
生存曲线图显示了不同时间点上个体存活的比例。
根据生存曲线图，可以观察到存活时间的变化趋势，比较不同组别（如性别、年龄组别等）之间的存活差异。
四、生存分析模型除了生存曲线图，我们还可以进行更深入的生存分析，包括拟合生存分析模型和进行相关统计检验。
1. 选择“分析”-“生存”-“Cox 比例风险”菜单，打开Cox比例风险模型对话框。
2.将生存时间变量拖放到“时间”框中，将生存状态变量拖放到“事件”框中。
3.选择将影响因素拖放到“因素”框中，可以同时拖放多个因素进行分析。
选中的因素将出现在“选择项”列表中。
4.点击“方法”按钮，选择要使用的估计方法，如“法向向似然估计”。
5. 点击“确定”按钮，即可生成Cox比例风险模型的结果报告。
生存分析SPSS
生存分析SPSS生存分析是一种用于研究事件发生时间的统计方法，主要应用于医学研究领域，如生存时间、康复时间、心脏事件等的研究。
SPSS是一种常用的统计分析软件，可以用于进行生存分析。
生存分析的核心概念是生存函数和风险函数。
生存函数描述了一些时刻前存活的个体比例，而风险函数描述了在一些时刻内发生事件的个体比例。
通过生存函数和风险函数，可以得到不同因素对事件发生的影响程度。
生存分析常用的方法包括Kaplan-Meier法、Cox比例风险模型等。
使用SPSS进行生存分析的步骤如下：1.导入数据：在SPSS中，将数据导入到工作区，确保数据格式正确。
2.创建生存时间变量：根据研究需求，将事件发生的时间变量（如存活时间）输入到SPSS中。
3.创建事件变量：根据事件发生的情况，创建对应的事件变量（如生存状态），通常用1表示事件发生，0表示事件未发生。
4.进行生存函数分析：在SPSS的菜单栏中选择“分析”->“生存分析”->“生存函数”，将生存时间变量和事件变量输入到对应的框中，选择相应的统计量。
6.进行风险函数分析：在SPSS的菜单栏中选择“分析”->“生存分析”->“风险函数”，将生存时间变量和事件变量输入到对应的框中，选择相应的统计量。
7. 进行Cox比例风险模型分析：在SPSS的菜单栏中选择“分析”->“生存分析”->“Cox回归”，将生存时间变量和事件变量以及其他影响因素输入到对应的框中，进行模型拟合和参数估计。
8. 结果解读：分析结果会给出生存函数曲线、风险函数曲线以及Cox模型的参数估计和显著性检验结果。
根据研究问题进行合理解读，并绘制相应的图表和报告。
需要注意的是，进行生存分析时要选择适当的方法和模型，并考虑各种假设的合理性。
此外，对数据的质量和可靠性也要进行充分的检查和验证。
总结起来，SPSS是一种功能强大的统计分析软件，可以用于进行生存分析。
在使用SPSS进行生存分析时，需要导入数据、创建变量、选择适当的分析方法和模型，并对结果进行合理解读和报告。
SPSS生存分析过程
SPSS生存分析过程SPSS生存分析是一种统计方法，用于分析生存数据，以估计特定事件发生的概率。
生存数据通常指描述个体或物体生存时间的时间数据，以及相关因素对个体生存时间的影响。
生存时间可以是一些事件的发生时间，例如死亡，失业，或者产品的失效时间。
1.数据准备：首先，需要将生存数据导入到SPSS软件中。
生存数据通常包含两列：一列是“时间”变量，表示每个个体从起始时间开始到特定事件发生的时间段；另一列是“事件”变量，表示该事件是否发生（例如，1表示事件已发生，0表示事件未发生）。
如果数据还包含其他相关因素，例如个体特征或处理组别，也需要导入到SPSS中。
2.生存函数估计：在SPSS软件中，选择“生存分析”功能，在对话框中选择合适的数据集和变量。
然后，在“非参数生存估计”选项中，选择适当的方法来估计生存函数。
常见的生存函数估计方法有卡普兰-梅尔法（Kaplan-Meier）估计和纳尔逊-艾伦估计。
此过程将计算每个时间点的生存率和累积生存率。
3.生存曲线绘制：在生存函数估计后，可以选择将生存曲线绘制出来以直观地展示结果。
在SPSS软件中，选择“曲线图”选项，在对话框中选择适当的数据集和变量。
然后，选择“生存曲线”类型，并进行必要的设置，例如选择颜色和样式。
生成的生存曲线可以展示不同组别或条件下的生存状况。
4.半参数模型拟合：半参数模型（如Cox比例风险模型）可以用来研究不同因素对生存时间的影响。
在SPSS软件中，选择“生存分析”功能，在对话框中选择合适的数据集和变量。
然后，在“半参数模型”选项中选择适当的模型，例如Cox比例风险模型。
进行模型拟合后，可以查看各个因素的风险比（Hazard Ratio）和置信区间，了解不同因素对生存时间的影响。
5.结果解释：对于生存分析的结果解释，需要考虑生存率、生存曲线及相关因素的影响。
可以根据生存函数估计结果和生存曲线来比较不同组别、条件或处理下的生存状况。
通过半参数模型拟合的结果，可以解释不同因素对生存时间的影响程度和方向。
SPSS教程第十五课生存分析
SPSS教程第十五课：生存分析信息来源：本站原创更新时间：2004-7-12 21:11:00在临床诊疗工作的评价中，慢性疾病的预后一般不适合用治愈率、病死率等指标来考核，因为其无法在短时间内明确判断预后情况，为此，只能对患者进行长期随访，统计一定时期后的生存或死亡情况以判断诊疗效果。
这就是生存分析。
第一节 Life Tables过程14.1.1主要功能调用此过程时，系统将采用即寿命表分析法，完成对病例随访资料在任意指定时点的生存状况评价。
14.1.2实例操作［例14-1］用中药+化疗（中药组，16例）和单纯化疗（对照组，10例）两种疗法治疗白血病患者后，随访记录存活情况如下所示，试比较两组的生存率。
14.1.2.1 数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：随访月数的变量名为TIME，是否死亡的变量名为DEATH，分组（即中药组与对照组）的变量名为GROUP。
输入原始数据：随访月数按原数值；是否死亡的，是为1，否为0；分组的，中药组为1，对照组为2。
14.1.2.2 统计分析激活Statistics菜单选Survival中的Life Tables...项，弹出Life Tables 对话框（图14.1）。
从对话框左侧的变量列表中选time，点击 钮使之进入time框；在Display Time Intervals栏中定义需要显示生存率的时点，本例要求从0个月显示至48个月，间隔为2个月，故在0 through框中输入48，在by 框中输入2。
选death，点击 钮使之进入Status框，点击Define Event...钮弹出Life Tables:Define Event for Status Variable对话框，在Single value栏中输入1，表明death = 1为发生死亡事件者；点击Continue钮返回Life Tables 对话框。
选group，点击 钮使之进入Factor框，点击Define Range...钮，弹出Life Tables:Define Range for Factor Variable对话框，定义分组的范围，在Mininum框中输入1，在Maxinum框中输入2，点击Continue钮返回Life Tables对话框。
SPSS生存分析过程
SPSS Survival（生存分析）菜单SPSS Survival 菜单包括Life Tables 过程、Kaplan-Meier 过程、Cox Regression 过程、Cox w/Time-Dep Cov 过程。
这里只介绍Life Tables 过程和Kaplan-Meier 过程。
Life Tables 过程Life Tables 过程用于：1、估计某生存时间的生存率。
2、绘制各种曲线如生存函数、风险函数曲线等。
3、对某一研究因素不同水平的生存时间分布进行比较，控制另一因素后对研究因素不同水平的生存时间分布进行比较，包括从总体上比较和不同水平之间进行两两比较。
一、建立数据文件定义两个列变量：时间变量：取名“ time ”，label 标上“ survival time(week) 。
” 生存状态变量：取名“ status ”，并赋值：0=“删失”，1=“死亡”。
二、操作过程从菜单选择1、Analyze==>Survival ==>Life Tables2、Time 框：选入time3、Display Time Intervals 框：在by 前面的框内填入生存时间上限，本例填入20(此区间必须包括生存时间的最大值) ；在by 后面的框内填入生存时间的组距，本例填入5，以保证结果列出“15-”的组段。
4、 S tatus 框：选入 status ;击 define events 钮,在 single value 框右边的空 格中输入15、 单击Option 按钮，弹出对话框： Life Table(s)输出寿命表，系统默认 Plots:选Survival (累积生存函数曲线) 击 Continue6、单击0K 钮 附：界面说明, 4 Time ：O 5Di epliy Tira s 020 Iz 5 SIatus: aarFactor:By Factor:2pti on^ .-图1寿命表主对话框【Time 】框 选入生存时间变量【Display Time Intervals 】框 欲输出生存时间范围及组距。
SPSS生存分析过程
SPSS Survival(生存分析)菜单SPSS Survival菜单包括Life Tables过程、Kaplan-Meier过程、Cox Regression过程、Cox w/Time-Dep Cov过程。
这里只介绍Life Tables过程和Kaplan-Meier过程。
Life Tables过程Life Tables过程用于：1、估计某生存时间的生存率。
2、绘制各种曲线如生存函数、风险函数曲线等。
3、对某一研究因素不同水平的生存时间分布进行比较，控制另一因素后对研究因素不同水平的生存时间分布进行比较，包括从总体上比较和不同水平之间进行两两比较。
一、建立数据文件定义两个列变量：时间变量：取名“time”，label标上“survival time(week)”。
生存状态变量：取名“status”，并赋值：0=“删失”，1=“死亡”。
二、操作过程从菜单选择1、Analyze==>Survival ==>Life Tables2、Time框：选入time3、Display Time Intervals框：在by前面的框内填入生存时间上限，本例填入20（此区间必须包括生存时间的最大值）；在by后面的框内填入生存时间的组距，本例填入5，以保证结果列出“15-”的组段。
4、Status框：选入status；击define events钮,在single value框右边的空格中输入15、单击Option按钮，弹出对话框：●Life Table(s) 输出寿命表，系统默认● Plots: 选Survival（累积生存函数曲线）击Continue6、单击OK钮附：界面说明图1 寿命表主对话框【Time】框选入生存时间变量。
【Display Time Intervals】框欲输出生存时间范围及组距。
在by前面的框内填入生存时间上限，本例填入200（此区间必须包括生存时间的最大值）；在by后面的框内填入生存时间的组距，本例填入20，以保证结果列出“100-”的组段。
医学统计学SPSS生存分析实例
医学统计学SPSS生存分析实例生存分析(Survival Analysis)是一种统计方法，用于研究时间事件、生存时间和失败时间。
它可以用于预测生存时间，比如病人生存时间的分析，或者预测其中一种设备故障的时间分析等。
下面是一个医学统计学SPSS生存分析的实例，我们使用一份研究糖尿病患者的数据集进行分析。
该数据集包含了500名糖尿病患者的相关信息，包括患病时年龄、性别、BMI指数、高血压、吸烟等等。
我们的目标是分析不同因素对患者生存时间的影响。
首先，我们导入数据集并检查数据的完整性和准确性。
然后，我们进行数据预处理，包括对缺失数据的处理和离群值的处理。
接下来，我们使用Kaplan-Meier方法生成生存曲线。
生存曲线显示了患者在不同时间点的生存概率。
通过比较生存曲线，我们可以确定哪些因素对患者的生存时间有显著影响。
我们使用SPSS的Survival Analysis模块进行生存分析。
首先，我们选择一个目标变量，比如患者的生存时间。
然后，我们选择要分析的预测变量，比如年龄、性别、BMI指数、高血压和吸烟。
我们还可以选择分组变量，比如患者的病情程度，以便进一步比较。
接下来，我们进行分析。
SPSS将为每个预测变量生成相应的生存曲线和生存函数。
我们可以通过观察曲线的交叉点、陡峭程度和95%置信区间等指标来确定哪些因素对生存时间有显著影响。
在我们的实例中，我们发现年龄、BMI指数和高血压对患者的生存时间有显著影响。
年龄越大，BMI指数越高，高血压越严重的患者生存时间越短。
性别和吸烟并没有显著影响。
最后，我们可以使用Cox回归模型进行更进一步的生存分析。
Cox回归模型可以用于计算患者的风险比(Risk Ratio)，以评估各个变量对生存时间的贡献度。
我们可以根据回归系数和风险比来评估不同因素的相对重要性。
总结起来，医学统计学SPSS生存分析可以帮助我们理解不同因素对患者生存时间的影响。
通过研究生存曲线，我们可以评估治疗方法的有效性，优化诊断和治疗流程，并提供更好的病人护理。
实战利用SPSS进行生存分析
实战利用SPSS进行生存分析用SPSS软件进行生存分析给大家介绍3种常用方法寿命表法、Kaplan-Meier分析法、Cox回归分析一、寿命表分析适用于大数据示例：若要研究性别对于肺病生存率有无区别，收集数据下列信息time：生存时间（单位天）status：0=存活，1=死亡sex：1=男，2=女操作步骤按步骤将数据导入(lung数据集来自于R内置数据)选定寿命表分析方法对各选项进行设置（其中注意状态设置：选取表示事件已发生的值）设置完所有选项后确认得到结果（可进行导出）1.得到存活表：该表给出了男女对应时间内存活和死亡人数，并计算了存活率、风险比等统计量2.中位数生存时间：即生存率为50%时，生存时间的平均水平；可知：生存时间的平均水平女士高于男士3.生存函数：男士较女士累计生存率下降快二、Kaplan-Meier分析适用于小样本示例：若要研究药物治疗对卵巢癌生存率有无区别，收集数据下列信息futime：生存时间（单位天）fustat：0=存活，1=死亡rx：1=未治疗，2=治疗操作步骤：按步骤将数据导入(ovarian数据集来自于R内置数据)选定Kaplan-Meier分析法，并对选项进行设置设置结束后确认，得到结果（可进行导出）1.生存表的均值和中位数、百分位数：可以看出治疗与未治疗有均值、四分位数略有差异2.整体比较：检验结果p值>0.05,证明治疗组与非治疗组差异不显著3.存活函数：治疗组较非治疗组生存结果好，但从假设检验结果来看差异不明显三、Cox回归分析示例:若要研究结肠癌治疗方式对患者生存时间的影响，收集了下面所示的数据：time：生存时间（单位天）status：0=存活，1=死亡rx：治疗方式，Obs=观察，Lev=方式1，Lev+5FU=方式2obstruct：0=无阻塞的结肠肿瘤，1=有阻塞的结肠肿瘤perfor：0=无结肠穿孔，1=有结肠穿孔extent：传播程度：1 =黏膜下层,2 =肌肉,3 =浆膜,4 =相邻结构操作步骤：导入结肠癌colon数据（R中内置数据）选定cox回归分析参数设置：协变量依次导入，方法按分析所需进行选择点击'分类'，协变量依次选入分类协变量点击'绘图'，勾选生存函数，主要变量为rx，将rx变量选入单线框中，绘制生存曲线点击'选项'，设置输出RR的95%置信区间。
SPSS数据分析—生存分析
SPSS数据分析—生存分析SPSS（统计分析软件）是一种常用的数据分析工具，可以进行各种统计分析，包括生存分析。
生存分析是一种用于研究时间相关性数据的统计方法，主要用于分析个体从其中一起始时间到其中一终止事件（通常是死亡或失效）的时间间隔。
生存分析的关键概念是生存函数和生存时间。
生存函数是一个描述个体在时间t下仍然存活的比例的函数，通常用S(t)表示。
生存时间是从个体入组（或开始）到终止事件发生的时间间隔。
SPSS可以进行生存分析的工作流程如下：1.导入数据：打开SPSS软件，导入包含所需数据的数据文件。
确保数据集包含需要的变量，如生存时间和事件状态（例如，是否死亡或失效）。
2.数据清理：检查数据集并进行必要的数据清理。
确保没有缺失值和异常值，以及确保数据是完整和准确的。
3. 运行生存分析：在SPSS软件中，选择适当的生存分析方法，如Kaplan-Meier（KM）法或Cox回归模型。
然后，输入所需的变量和参数，并运行生存分析。
- Kaplan-Meier（KM）法是一种非参数方法，用于估计生存函数。
它可以根据不同的参照组进行生存曲线的比较，并根据log-rank检验评估差异的统计显著性。
- Cox回归模型是一种半参数方法，用于估计生存时间与多个预测变量之间的关系。
它可以确定这些预测变量对生存时间的影响，并计算其风险比（hazard ratio）。
4.解释和报告结果：根据分析的结果，解释生存曲线和相关的统计显著性。
报告风险比和其统计显著性，并讨论其他发现和观察。
生存分析可以在许多领域中使用，如医学研究、流行病学、社会科学和金融研究。
它可以用于评估治疗方法的效果、分析因素对生存时间的影响、预测个体的生存概率等。
总之，SPSS是一种强大的工具，可以进行各种统计分析，包括生存分析。
使用SPSS进行生存分析，可以帮助研究人员从时间相关性数据中提取有关生存时间和生存概率的有用信息，并对数据进行进一步的解释和报告。
SPSS生存分析过程之欧阳音创编
SPSSSurvival(生存分析)菜单SPSS Survival菜单包括Life Tables过程、Kaplan-Meier过程、Cox Regression过程、Cox w/Time-Dep Cov过程。
这里只介绍Life Tables过程和Kaplan-Meier过程。
Life Tables过程Life Tables过程用于：1、估计某生存时间的生存率。
2、绘制各种曲线如生存函数、风险函数曲线等。
3、对某一研究因素不同水平的生存时间分布进行比较，控制另一因素后对研究因素不同水平的生存时间分布进行比较，包括从总体上比较和不同水平之间进行两两比较。
一、建立数据文件定义两个列变量：时间变量：取名“time”，label标上“survival time(week)”。
生存状态变量：取名“status”，并赋值：0=“删失”，1=“死亡”。
二、操作过程从菜单选择1、Analyze==>Survival ==>Life Tables2、Time框：选入time3、Display Time Intervals框：在by前面的框内填入生存时间上限，本例填入20（此区间必须包括生存时间的最大值）；在by后面的框内填入生存时间的组距，本例填入5，以保证结果列出“15-”的组段。
4、Status框：选入status；击define events 钮,在single value框右边的空格中输入15、单击Option按钮，弹出对话框：Life Table(s) 输出寿命表，系统默认 Plots: 选Survival（累积生存函数曲线）击Continue6、单击OK钮附：界面说明图1 寿命表主对话框【Time】框选入生存时间变量。
【Display Time Intervals】框欲输出生存时间范围及组距。
在by前面的框内填入生存时间上限，本例填入200（此区间必须包括生存时间的最大值）；在by后面的框内填入生存时间的组距，本例填入20，以保证结果列出“100-”的组段。
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SPSS Survival(生存分析)菜单
SPSS Survival菜单包括Life Tables过程、Kaplan-Meier过程、Cox Regression过程、Cox w/Time-Dep Cov过程。
这里只介绍Life Tables 过程和Kaplan-Meier过程。
Life Tables过程
Life Tables过程用于：
1、估计某生存时间的生存率。
2、绘制各种曲线如生存函数、风险函数曲线等。
3、对某一研究因素不同水平的生存时间分布进行比较，控制另一因素后对研究因素不同水平的生存时间分布进行比较，包括从总体上比较和不同水平之间进行两两比较。
一、建立数据文件
定义两个列变量：
时间变量：取名“time”，label标上“survival time(week)”。
生存状态变量：取名“status”，并赋值：0=“删失”，1=“死亡”。
二、操作过程
从菜单选择
1、Analyze==>Survival ==>Life Tables
2、Time框：选入time
3、Display Time Intervals框：在by前面的框内填入生存时间上限，本例填入20（此区间必须包括生存时间的最大值）；在by后面的框内填入生存时间的组距，本例填入5，以保证结果列出“15-”的组段。
4、Status框：选入status；击define events钮,在single value框右边的空格中输入1
5、单击Option按钮，弹出对话框：
Life Table(s) 输出寿命表，系统默认
Plots: 选Survival（累积生存函数曲线）
击Continue
6、单击OK钮
附：界面说明
图1 寿命表主对话框
【Time】框
选入生存时间变量。
【Display Time Intervals】框
欲输出生存时间范围及组距。
在by前面的框内填入生存时间上限，本例填入200（此区间必须包括生存时间的最大值）；在by后面的框内填入生存时间的组距，本例填入20，以保证结果列出“100-”的组段。
【Status】框
选入生存状态变量，并定义终结事件的标记值。
选入变量“Status”后，【Define Event】钮被激活变黑，击该按钮，弹出定义终结事件标记值的对话框（图1）。
对二分类变量，一般以死亡、复发、恶化等表示终结事件。
本例以死亡为终结事件，其标记值为1，故在Single value 框内填入1。
击Continue钮。
若生存状态变量取值为一连续型变量，如反应变量为收缩压，则在下面的Range of values 框中输入140 through 400，此处上限输入400是我随便输入的一个上限，目的是为了定义高血压患者，实际上恐怕没有人的血压能达到400，这样才能保证包括所有的高血压病例，具体情况具体分析。
图2 定义终结事件标记值的对话框
【Factor】框
定义第1层因素，即分组因素。
【By Factor】框
定义第2层因素，即分层因素。
【Options】选项
击Options按钮，弹出选项对话框。
（图3）
图3 寿命表选项对话框
Life Table(s)：输出寿命表，系统默认。
Plot：统计图。
Survival：累积生存函数曲线。
Hazard：累积风险函数散点图。
One minus survival：生存函数被1减后的曲线。
Log survival：对数累积生存函数曲线。
Density：密度函数散点图。
Compare Levels of First Factor：对第1层因素不同水平的比较，即主对话框（图1）中的factor框中所选入的因素。
None：不做比较。
系统默认。
Overall：整体比较。
Pairwise：两两比较。
寿命表各个指标的意义
Intrvl Start Time：生存时间的组段下限。
Number Entrng this Intrvl：进入该组段的观察例数。
Number Wdrawn During Intrval：该组段的删失例数。
Number Exposed to Risk：暴露于危险因素的例数，即有效观察例数（校正观察人数）。
Number of Termnl Events：终结事件的例数，即死亡例数。
Propn Terminating：终结事件比例，即死亡比例。
Propn Surviving：生存比例。
Cumul Propn Surv at End：至本组段上限的累积生存率。
Probability Densty：概率密度。
所有个体在时点t后单位时间内死亡概率的估计值。
Hazard Rate：风险率。
活过时点t的个体，在时点t后单位时间内死亡概率的估计值。
SE of Cumul Surviving：累积生存率的标准误。
SE of Probability Densty：概率密度的标准误。
SE of Hazard Rate：风险率的标准误。
Kaplan-Meier过程
采用乘积极限法（Product-limit estimates）来估计生存率，同时还可以对一个因素进行检验。
适用于以个体为单位来收的未分组生存资料，是最基本的一种生存分析方法。
Kaplan-Meier法用于：
1、估计某研究因素不同水平的中位生存时间。
2、比较该研究因素不同水平的生存时间有无差异。
3、控制一分层因素后对研究因素不同水平的生存时间比较（此时将按分层因素的不同水平对研究因素对生存时间的影响分别进行分析）。
操作过程：
1. Analyze==>Survival ==>Kaplan-Meier
2. Time框：选入 time
3. Status框：选入status；击define events钮,在single value框右边的空格中输入1
4. Factor框：选入group；
5. Compare factors列表框：
Test Statistics:选择Log rank、Breslow、
Tarone-Ware
Linear trend for factor levels:选Pooled over
strata或Pairwise over strata
6. Option列表框：
Statistics: 选Survival table(s)、Mean and
median、Survival
Plots: 选Survival
单击OK钮
三、界面说明
图1 Kaplan-Meier法主对话框【Time】框
选入生存时间变量。
【Status】框
选入生存状态变量。
【Factor】框
选入分组变量。
【Strata】框
选入分层变量。
【Lables Cases】框
给个体标记。
【Compare Factor】选项
击Compare Factor按钮，弹出选项对话框。
（图2）
图2 分组因素水平间比较对话框
Test Statistics:检验统计量。
Log rank：检验生存分布是否相同，各时间点权重一样。
Breslow：检验生存分布是否相同，以各时间点的观察例数为权重。
Tarone-Ware：检验生存分布是否相同，以各时间点的观察例数的平方根为权重。
Linear trend for factor levels：分组因素水平间的线性趋势检验。
Pooled over strata：水平间的整体比较。
系统默认。
For each stratum：按分层变量，对每一层进行分组因素各水平间的整体比较。
Pairwise over strata：分组因素各水平间的两两比较。
Pairwise for each stratum：按分层变量，对每一层进行分组因素各水平间的两两比较。
【Save】选项
击Save按钮，弹出Save New Variables（保存新变量）对话框（图7）。
图3 保存新变量对话框
Survival：累积生存率估计。
Standard error of survival：累积生存率估计的标准误。
Hazard：累积风险函数估计。
Cumulative events：终结事件的累积频数。
在各水平内，按生存时间和生存状态排序。
【Options】选项
击Options按钮,弹出选项对话框（图8）。
图4 K-M法选项对话框
Statistics：统计量。
Survival table(s)：生存分析表。
Mean and median survival：平均生存时间和中位生存时间及其标准误和可信区间。
Quartiles：生存时间的第25百分位数、中位生存时间、第75百分位数。
Plot：统计图。
Survival：累积生存函数曲线。
One minus survival：生存函数被1减后的曲线。
Hazard：累积风险函数散点图。
Log survival：对数累积生存函数曲线。