第19章生存分析与Cox模型——【SPSS精品教程】

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【IBM-SPSS课件】生存分析与Cox模型

生存分析的方法
▪ ①參數方法，數據必須滿足相應的分佈。常用的參數模型有：指數分佈模型、Weibull分佈模型、對數正態分佈模型、對數 Logistic分佈模型、gamma分佈模型。
▪ ②半參數方法，是目前非常流行的生存分析方法，相對而言，半參數方法比參數方法靈活，比非參數方法更容易解釋分析結果。常用的半參數模型為Cox模型。
▪ Kaplan-Meier 法—比較因數
Hale Waihona Puke ▪ Kaplan-Meier 法—保存
▪ Kaplan-Meier 法—選項
模組解讀 --- Cox回歸
▪ Cox回歸—定義事件
▪ Cox回歸—分類
▪ Cox回歸—繪圖
▪ Cox回歸—保存
▪ Cox回歸—選項
▪ Cox回歸—Bootstrap
生存時間具有：分佈類型不確定，一般表現為正偏態分佈；數據中常含有刪失數據。
（2）基本的概念②
▪ 完全數據：指從事件開始到事件結束，觀察對象一直都處在觀察範圍內，我們得到了事件從開始到結束的準確時間。
▪ 刪失數據：指在研究分析過程中由於某些原因，未能得到所研究個體的準確時間，這個數據就是刪失數據，又稱為不完全數據。產生刪失數據的原因有很多：在隨訪研究中大多是由於失訪所造成；在動物實驗研究中大多由於觀察時間已到，不能繼續下去所造成。
模組解讀 ---時間依存變數Cox 模型
模組解讀 ---時間依存變數Cox 模型
實例講解
▪ 例19.1：某醫院對114例男性胃癌患者術後生存情況進行11年隨訪，據此計算男性胃癌患者術後各年的生存率。具體數據見19-1.sav資料庫。
實例講解
▪ 例19.2：某醫院對44例某病患者隨機化分組後，一組為對照組，一組為實驗組，實驗組採用某種干預措施，對照組不採用任何干預措施，觀察患者生存時間。

SPSS学习笔记之——生存分析的Cox回归模型(比例风险模型)

一、生存分析基本概念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，比如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，可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。

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，则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。

下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：操作步骤：SPSS变量视图菜单选择：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。

生存分析：cox回归建模

生存分析：cox回归建模转自【Memo_Cleon】生存分析是分析生存时间的统计学方法，其因变量需要用生存时间和结局状态两个变量来刻画，可以将终点事件是否发生以及发生终点事件所经历的时间相结合起来。

生存分析的主要内容有生存时间的分布描述、生存时间分布的组间比较以及生存时间分布的影响因子的效果评估。

在SPSS中其分析过程存在于菜单"分析（Analyze）>>生存分析（Survival）"中。

本次笔记内容：▪几个概念▪寿命表法▪Kaplan-Meier法▪Cox比例风险模型回归▪含时依协变量的Cox回归【1】几个概念失效事件（Failure Event）：常被简称为事件，研究者规定的终点结局，医学研究中可以是患者死亡，也可以是疾病的发生、某种治疗的反应、疾病的复发等。

与之对应的起始事件可以是疾病的确诊、某种治疗的开始等。

生存时间（Survival Time）：常用t表示，从规定的起始事件开始到失效事件出现所持续的时间。

对于失访者，是失访前最后一次随访的时间。

删失/截尾（Censoring）：由于某些原因在随访中并没有观测到失效事件而不知道确切的生存时间，此部分数据即删失数据。

常见原因有失访、患者退出试验、事件发生是由于非研究性疾病（如研究病人发生脑卒中后的生存时间，结果病人因为车祸死亡）、研究结束时研究对象仍未发生失效事件。

删失数据的生存时间为起始事件到截尾点所经历的时间。

生存函数（Survival Function）与风险函数（Hazard Function）：生存函数也称为积累生存函数/概率（Cumulative Survival Function）或生存率，符号S(t)，表示观察对象生存时间越过时间点t的概率，t=0时生存函数取值为1，随时间延长生存函数逐渐减小。

以生存时间为横轴、生存函数为纵轴连成的曲线即为生存曲线。

风险函数表示生存时间达到t后瞬时发生失效事件的概率，用h(t)表示，h(t)=f(t)/S(t)。

第19章生存分析案例辨析及参考答案

第19章⽣存分析案例辨析及参考答案第19章⽣存分析案例辨析及参考答案案例19-1某医师收集30例肺癌术后患者的⽣存情况，有1例由于电话和地址错误⽆法随访到患者，他设计了以下⼏种处理⽅法：①把该病例去掉；②把这例患者写⼊SPSS数据，但末次随访时间空⽩，让SPSS⾃动去分析；③因为某⼀天（⽐如2006年9⽉1⽇）想随访这例患者但是没有随访到，所以将末次随访时间写为随访当天的⽇期。

另欲分析肺癌术后患者的中位⽣存期，计算结果为10个⽉，但是检查原始数据发现，⽣存时间为10个⽉的这个患者⼀直存活到随访结束，似乎与中位⽣存期的定义相⽭盾。

请问：（1）该医师对这例失访患者的处理是否恰当？为什么？正确的处理⽅法是什么？（2）另有1例患者死于脑梗死，⽣存分析时应如何处理？（3）该医师的发现是否与中位⽣存期的定义相⽭盾？为什么？案例辨析（1）该医师对这例失访患者的三种处理都不恰当。

（2）死于脑梗死的病例同样应当作为删失病例。

（3）属于概念不清⽽产⽣的怀疑。

正确做法（1）应作为删失病例，删失⽣存时间的计算为从⼿术切除到最后⼀次随访的时间。

（2）死于脑梗死的病例应当作删失病例，删失⽣存时间的计算为从⼿术切除到死于脑梗死的时间。

（3）该医师的发现与中位⽣存期的定义并不⽭盾，中位⽣存期不能与个体⽣存时间相混淆。

案例19-2 评价A、B两种治疗⽅案对某病的治疗效果，A组（group＝0）12⼈，B组（group ＝1）13⼈。

患者分组后检查其肾功能（kidney），功能正常者记为0，异常者记为1。

治疗后⽣存时间为time（天），⽣存结局status＝0表⽰删失，status＝1表⽰死亡。

原始数据见教材表19-11。

教材表19-11 25例某病患者两种治疗⽅法的⽣存情况No. group kidney time status No. group kidney time status1 0 1 8 1 14 1 0 632 12 0 0 852 0 15 1 0 2 240 03 0 1 52 1 16 1 0 195 14 0 0 220 1 17 1 0 76 15 0 1 63 1 18 1 0 70 16 0 0 8 1 19 1 1 13 17 0 0 1 976 0 20 1 1 23 18 0 0 1 296 0 21 1 0 1 296 19 0 0 1 460 0 22 1 0 210 110 0 1 63 1 23 1 0 700 111 0 0 1 328 0 24 1 1 18 112 0 0 365 0 25 1 0 1 990 013 1 0 180 1甲医师以⽣存结局为观察指标，整理得A、B两组死亡情况（教材表19-12）。

第19章生存分析与Cox模型——【SPSS精品教程】

SPSS生存分析

生命表分析实例输出4 生命表分析实例输出4
生存图形
返回
Kaplan-Meier分析
返回
Kaplan-Meier分析主对话框 Kaplan-Meier分析主对话框
返回
K-M定义状态变量发生事件对话框
返回
K-M选择比较控制因素统计方法对话框
K-M选择比较控制因素统计方法对话框选择比较控制因素统计方法对话框
返回
第3题数据中的变量及值标签
变量 X0 X1 X2 X3 X4 X5 X6 t Y 编号年龄性别组织学类型治疗方式淋巴结是否转移肿瘤的侵润程度生存时间病人结局岁 1，男，2，女，， 0，低分化，1，高分化，低分化，， 0，新方法，1，传统方法，新方法，， 0，否，1，是，， 0，未突破浆膜，1，突破浆膜，未突破浆膜，，月 0，死亡，1，截尾，死亡，，意义值标签（或单位）值标签（或单位）
在方程式中h0是基准的生存分布的危险率函数，β是回归系数，x为预后变量在方程式中是基准的生存分布的危险率函数，是回归系数，为预后变量
返回
生命表
分析
Live Tables
返回
生命表分析主对话框
返回
定义状态变量对话框
定义状态变量所发生事件对话框
返回
定义控制变量范围对话框
返回
生存表选择项对话框
参考答案（第1题）参考答案（
第1题：
生命表又称寿命表，是根据特定能够人群的年龄死亡编制出来的一种统计表。它说明在特定人群年龄组死亡率的条件下，人的生命过程或死亡过程。 Cox模型又称比例危险率回归模型，
h(t ) = h0 (t ) ⋅ e ( β1x1 + β 2 x2 +L+ β k xk )

生存分析cox回归和sas应用总结课件

最大似然法
最大似然法
参数检验 F-test t-test
参数解释回归系数b
似然比检验 Wald检验 score检验
优势比OR
似然比检验 Wald检验 score检验
RR
样本含量至少变量数旳10倍
应用
原因分析预测预报 Y
至少变量数旳20倍
原因分析预测、鉴别P(Y＝1)
非截尾例数至少变量数旳10倍
SELECTION=自变量筛选措施 FORWARD/F: 按要求旳P值SLE从无到有依次选择变量进入模型 BACKWARD/B: 按要求旳P值SLS从具有全部变量旳模型开始，依次剔除变量
STEPWISE/S:按SLE旳原则依次选入变量，同步对模型中既有旳变量按SLS旳原则剔除不明显旳变量 SCORE 采用最优子集选择法
模型检验，无效假设为β=0
Covariates Covariates Model Chi-Square
Without
With
106.176
83.260 22.916 with 2 DF (p=0.0001)似然比检验
.
.
29.715 with 2 DF (p=0.0001)比分检验
.
.
13.863 with 2 DF (p=0.0010) Wald检验
成百分比风险模型检验：（（最大似然法迭代）（似然比
模型参数旳检验：似然比、比分检验和Wald检验
PHREG过程旳语法格式如下： PROC PRREG [过程选项]; MODEL <生存时间变量*截尾指示变量(数值)>=<自变量名> /[模型选项]; STRATA <分层变量名列>; FREQ <变量名列>; BY <分组变量名列>; RUN;

SPSS学习笔记之——生存分析的Cox回归模型(比例风险模型)

一、生存分析基本概念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，比如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，可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。

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，则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。

下面用一个例子来说明SPSS中Cox回归模型的操作方法。

生存分析及cox比例风险模型

stcoxkm

[,by(分组变量) separate 绘图命
令选择项]
Observed: treat = 1 Predicted: treat = 1 1.00
Observed: treat = 2 Predicted: treat = 2
Observed vs. Predicted Survival Probabilities By Categories of treat
| no. of treat | subjects 50% Std. Err. [95% Conf. Interval] -------+------------------------------------------------------------1 | 19 64 46.8995 20 450 2 | 14 . . 225 . -------+------------------------------------------------------------total | 33 365 143.4001 64 .
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Cox比例风险模型 (1)
估计Cox比例风险模型的命令格式为 stcox [协变量] [,nohr 选择项]
nohr /* 指定输出回归系数b而不是危险比exp(b) level(#) /* 可信区间的可信度

例8.8
Stset stime,failure(censor) Stcox group kidney,nolog nohr failure _d: censor analysis time _t: stime Cox regression -- Breslow method for ties

生存分析和COX回归课件

生存时间是指个体从某一事件（如疾病诊断）到另一事件（如死亡）的时间距离；事件指的是影响生存时间的具体情况。
3 分类时间的定义
根据具体的研究目标和数据特点，可以定义不同类型的分类时间，如生存时间、复发时间等。
生存分析的基本方法
Kaplan-Meier曲线
基于观察数据构建生存函数曲线，估计不同因素对生存概率的影响。
Cox比例风险模型
1 原理
通过建立风险函数，考虑多个协变量对生存时间的影响，估计各个因素的风险比例。
ห้องสมุดไป่ตู้
2 假设条件
比例风险假设和协变量的线性关系假设，合理解释变量的选择和模型的适用性。
3 参数估计
使用最大似然法进行参数估计，得到各个因素的估计值和显著性检验。
4 预测和解释
根据模型的系数，预测不同情况下的生存时间，并解释各个因素对生存时间的影响。
生存分析和COX回归ppt 课件
本课件介绍了生存分析和COX回归的基本概念、方法和应用。通过生动的图表和案例分析，帮助学习者掌握生存分析和COX回归在实际数据分析中的应用技巧。
什么是生存分析
1 概念和应用场景
探索个体从某一事件（如疾病诊断）发生到另一事件（如死亡）的时间分布和影响因素。
2 生存时间和事件
实际数据分析中的应用
1
数据清洗和变量筛选
2
对数据中的缺失值和异常值进行处理，
选择合适的变量进行建模。
3
结果解释和可视化
4
利用图表和统计指标解释模型的结果，可视化生存曲线和因素的影响。
生存分析和COX回归的分析流程
从数据清洗和变量筛选到模型建立和检验，系统讲解实际数据分析的步骤和技巧。

生存分析SPSS解析

生存分析SPSS解析
生存分析（Survival Analysis）是一种用于研究时间直到一些事件
发生的技术，例如死亡、发病或失败。

SPSS是一种常用的统计软件，可
以进行生存分析的操作和解析。

在生存分析中，最常用的分析方法是Kaplan-Meier生存曲线和Cox比例风险模型。

下面将详细介绍生存分析
的SPSS解析。

首先，从SPSS菜单栏选择“分析（Analyze）”-“生存（Survival）”-“生存（Survival）”。

接下来，我们需要选择解释变量或是协变量，这些变量可以影响事件
发生的可能性。

可以从右侧的“协变量（Covariates）”框中选择变量，
并将其拖动到“协变量（Covariates）”框中。

点击“确定（OK）”按钮后，SPSS会生成生存分析结果。

可以在输
出窗口中查看生存分析的结果和图表。

对于Kaplan-Meier生存曲线，可
以观察随时间推移生存率的变化和生存函数的形状。

对于Cox比例风险模型，可以观察每个协变量对事件发生的影响。

根据生存分析结果，可以得出一些结论，例如一些协变量对生存率的
显著性影响、一些时间点的生存率等。

此外，在生存分析中，还可以进行
生存曲线的比较和组间差异的检验，例如Log-rank检验。

综上所述，SPSS提供了方便快捷的工具来进行生存分析的操作和解析。

通过选择相应的变量、设置和结果输出，可以对时间直到事件发生的
数据进行生存分析，并得出相关的结论。

生存分析是一种重要的统计方法，可以用于研究和预测各种事件发生的概率和时间。

生存分析和COX回归

生存分析和COX回归生存分析是一种统计分析方法，用于研究人们在不同时间点发生一些特定事件（如死亡、疾病复发、结婚等）的概率。

COX回归（也称为比例风险模型）是生存分析中最常用的一种方法，它允许我们在考虑其他协变量（如年龄、性别、治疗方式等）的影响下，评估不同因素对事件发生时间的影响。

生存分析主要关注两个重要的概念，一个是生存函数，另一个是危险函数。

生存函数（Survival Function）描述了在给定时间t内，一些个体没有经历特定事件（如死亡）的概率。

危险函数（Hazard Function）描述了在给定时间t内，一些个体经历特定事件的概率，它是事件发生概率与未经历事件的个体数量之比，还可以理解为在一段时间内每个时刻发生事件的速率。

COX回归是一种用于分析比例风险的方法，它使用半参数模型，不需对基础风险函数做出任何具体的假设，因此非常灵活。

COX回归的基本原理是将危险函数分解为一个基础风险函数和一个与协变量相关的相对风险函数的乘积。

这种分解形式使得我们可以在不对基础风险函数做出假设的情况下，通过估计相对风险函数来评估协变量对风险的影响。

COX回归有以下几个主要的优点：1.它可以同时考虑多个协变量对生存时间的影响，且不需要对基础风险函数做出具体的假设。

这使得COX回归适用于各种不同的生存分析场景。

2.COX回归可以通过估计相对风险函数的参数，提供有关各个协变量的相对风险比较。

这有助于研究者了解哪些因素对事件发生时间具有重要的影响。

3.COX回归可以对不完整的数据进行分析，即使在存在丢失观测值的情况下，也能给出合理的结果。

4.COX回归是一种非参数方法，不需要假设数据的分布性质，因此具有很高的灵活性。

使用COX回归进行生存分析的步骤通常包括以下几个：1.收集生存数据，包括事件发生时间（如死亡时间）和相关协变量（如年龄、性别等）。

3.进行参数估计，通常使用最大似然估计法来估计相对风险函数的参数。

通过最大似然估计，可以得到与协变量相关的风险比较。

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 生存分析和Cox模型

应用：采用寿命表法进行生存分析。样本量较大。
上海交大基础医学院生物统计教研室
Kaplan-Meier
数据：时间变量为数值变量，状态变量为二分类和多分类变量。因子变量和分层变量为分类变量。

统计量：生存时间，状态，累计生存率和标准误，累计终点事件，剩余人数；生存时间中位数，标准误及其95％可信区间，检验结果，各种图。
生存分析和Cox模型
讲授:王柏松
SPSS过程

Life Table Kaplan－Meier Cox Regression
上海交大基础医学院生物统计教研室
Life Table
数据：时间变量为数值变量，状态变量为二分类和多分类变量。因子变量为分类变量。

统计量：每组每个时间段期初人数，失访人数，死亡人数，生存率，累计生存率等描述性统计量。每组生存时间中位数。检验结果，各种生存分析统计图。

上海交大基础医学院生物统计教研室
上海交大基础医学院生物统计教研室
和SAS区别点

SPSS指定定终点值，SAS指定删失值 Life table 检验结果不同，累计生存率不同，SAS下限， SPSS上限。

Kaplan Meier 第三种检验方法不同。
上海交大基础医学条件，SPSS使用和结果解释。了解Cox回归

应用：采用乘积极限法进行生存分析
上海交大基础医学院生物统计教研室
Cox Regression
数据：时间变量为数值变量，状态变量为二分类和多分类变量。分层变量为分类变量。协变量可以为数值变量或分类变量，如是分类变量，需进行哑变量处理。

统计量：各种模型统计量，参数估计等。

19、生存分析SPSS.

4. 自/协变量的均值（选入4个变量的模型）
(1)
1 2 3 4 5 6
(2)
62 64 52 60 59 59
(3)
1 1 2 1 2 1
(4)
0 0小 0 1 1 1
(5)Hale Waihona Puke 0无 0 1有 0 0 1
(6)
02/30/1996 03/05/1996 04/09/1996 06/06/1996 07/20/1996 08/19/1996
(7)
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）计算两组的生存率和标准误。（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。
序号 i (1) 1 2 3 4 5 6 7 8 9
时间死亡（月）数di ti (2) 14 19 26 28 29 32 36 40 12 (3) 1 1 1 1 1 1 1 1 1
7
8 … 30
63
62 … 54
1
1 … 3
0
1 … 1大
0
0 … 1
09/16/1996
09/20/1996 … 03/10/2000
10/20/2000
09/18/1999 … 09/20/2000
50
36 … 6
1
1 … 1
2.758
1.680 … 7.097
0.139
0.859 … 0.879
√
三、主要输出结果
1.分析例数描述
2.模型检验（逐步变量模型）
模型系数的综合测试
结果提示：（1）对模型总体检验有显著意义（P=0.000），即有4个自变量进入回归方程。

生存分析与Cox回归

t
d h(t)=h0(t) e b1x1b2x2
王一 1 1 18 1
e h0(t) b1b2
黄二 0 0 48 1
h0(t)
张三 0 1 70 0
h0(t) eb2
李四 1 0 90 1
h0(t) eb1
风险率 (随时变化)
18 天
48 天
h0(18) eb1b2
h0(18) e 0 h0(18) eb2
诊、入院或施行手术等某种处理措施后)开场，观察到某规定时间点截止； ④ 常因失访等原因造成某些研究对象的生存时间数据不完好； ⑤ 分布类型复杂，需用生存分析
2023/4/19
生存分析与Cox回归
19
3. 生存资料的数据形式
10年间346例大肠癌患者手术后的生存时间
患者编号性别年龄（岁） dtime 结局生存时间（月）
2023/4/19
生存分析与Cox回归
32
1. 未分组资料 (乘积极限法/Kaplan-Meier法)
2023/4/19
生存分析与Cox回归
33
1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0
0
( 7 1 1 ) : ( 7 t ) ( 0 . 5 8 3 3 0 . 4 8 6 1 ) : ( 0 . 5 8 3 3 0 . 5 )
t7(7 1)1 0 (.580 3 .5 )3 1.4 0 0 .580 3 .43861
10
20
30
40
2. 分组资料(寿命表法 life-table method)
2023/4/19
生存分析与Cox回归
36
LkLk1C kD k
qk Dk / Nk

第19章 生存分析与Cox模型——【SPSS精品教程】

【IBM-SPSS课件】生存分析与Cox模型

SPSS学习笔记之——生存分析的Cox回归模型(比例风险模型)

生存分析：cox回归建模

第19章生存分析案例辨析及参考答案

第19章 生存分析与Cox模型——【SPSS精品教程】

SPSS生存分析

生存分析cox回归和sas应用总结课件

SPSS学习笔记之——生存分析的Cox回归模型(比例风险模型)

生存分析及cox比例风险模型

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生存分析和COX回归

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19、生存分析SPSS.

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第19章生存分析与Cox模型——【SPSS精品教程】

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