第八章 生存时间资料的分析方法

Analyze Survival Cox Regression… Time: time Status: status (1) Covariates:group gender age cost duration complica obstruct size stage hb stb alt ast alp rgt wbc Method: Enter/Forward LR Plots:Survival Options … CI for exp(B):95% Continue OK
生存函数如下式所示：
S(t)=exp[- h0(t)exp(b1X1+b2X2++bpXp)dt]
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例1：为了研究恶性胆道梗阻住院患者生存时 间的影响因素，从三所医院获得1995-2000年 95例住院患者的数据，试用Cox回归模型做生 存分析。
View Variable:
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第八章 生存时间资料的非参数分 析方法
第一节 生存时间资料的特点
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生存过程的起始特征的事
件。
生存时间(survival time)
–又称失效时间，为终点事件与起始事件之间的时间 间隔，常用符号t表示。
Options … Survival tables Mean and median survival Survival Continue OK
第五节 Cox比例风险模型
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函数如下式所示： h(t)=h0(t)exp(b1X1+b2X2++bpXp)
– 又称中数生存期、中位生存时间，表示刚好 (有且只有)50％的个体可活这么长时间。它 反映生存期的平均水平。
第二节 小样本生存率的KaplanMeier估计
直接用概率乘法原理估计生存率，又称乘积极 限法。
SPSS演示
小样本生存率的Kaplan-Meier估计, 例12-2 View Variable:
某年内死亡数
q=
某年年初人口数
• 生存概率(survival probability)
– 与死亡概率相对立，记为p。年生存概率表 示年初人口往后活满一年的机会大小，其估 计值为；
某年活满1年人数
p=1-q=
某年年初人口数
2.生存率、生存曲线、半数生存期
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，记为S（ tk ）。其实质是累积生存 概率。常用的是一年生存率、五年生存率和 十年生存率等。
例2：某医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。
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Analyze Survival Cox Regression… Time:生存时间 Status:是否死亡(1) Covariates: Ag阴阳性 白细胞数 Method: Enter Categorical: Categorical Covariates: Ag阴阳性 Plots:Survival Hazard Options … CI for exp(B):95% Continue OK
View Data:
Analyze Survival Kaplan-Meier… Time 框:t Status框: c Define Event… Single Value: 1 Continue Options … Survival tables Mean and median survival Survival Continue OK
第三节 大样本生存率的寿命表 法估计
SPSS演示
大样本生存率的寿命表法估计, 例12-3 View Variable:
View Data:
Data Weigh Cases … Weigh Cases by: Frequency Variable 框：f OK Analyze Survival Life Tables… Time 框:t Display Time Intervals:10 by 1 Status框: c Define Event… Single Value: 1 Continue
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、截尾数据 (censored data)或终检数据。
二、资料特点
效应变量有2个
–生存时间 –结局
存在截尾数据 分布类型复杂
Options … Lifetables Survival Continue OK
第四节 生存曲线比较的假设检验
Log rank检验的基本思想
SPSS演示
生存曲线比较的Log rank检验, 例12-4 View Variable:
View Data:
Analyze Survival Kaplan-Meier … Time 框:t Status框: c Define Event… Single Value: 1 Continue Factor框: g Compare Factor … Log rank Continue
三、统计描述
1.死亡率、死亡概率、生存概率
死亡率(mortality rate, death rate)
– 表示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：
某年内死亡数
m=
1000‰
某年平均人口数
死亡概率(mortality probability)
– 是指死于某时段内的可能性大小，记为q。 年死亡概率的估计值为；
n 年生存率=
活满n年的例数 观察例数
100%
生存率估计的概率乘法原理；
S（ tk ）=P（t tk ）=P1P2…Pk
生存曲线(survival curve)
– 是指将各个时点tk的生存率S（ tk ）连接在 一起的曲线图(纵轴：生存率，横轴：生存 时间)。
阶梯型பைடு நூலகம்
折线型
半数生存期(median survival time)