医学统计学-生存分析课件
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乘积极限法，又称Kaplan-Meier法，主要用于观 察例数较少（n<50）而未分组的生存资料；
寿命表法适用于观察例数较多而分组的资料，不 同的分组寿命表法的计算结果亦会不同，当分组 资料中每一个分组区间中最多只有 1个观察值时， 寿命表法的计算结果与乘积极限法完全相同。
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14
• 乘积极限法：Kaplan-Meier • 寿命表法：寿命表 • 因素分析：Cox回归
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6
生存分析基本概念
起始事件是反映生存时间起始特征的事件，如疾 病确诊、某种疾病治疗开始、接触毒物等。
在生存分析随防研究过程中，一部分研究对象可 观察到死亡，可以得到准确的生存时间，它提供 的信息是完全；这种事件称为失效事件，也称之 为死亡事件、终点事件。
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7
生存时间（survival time)是指任何两个有联系事件之间的 时间间隔，常用t表示。狭义的生存时间指患某疾病的病人 从发病到死亡所经历的时间跨度，广义的生存时间定义为 从某种起始事件到终点事件所经历的时间跨度。
(1)包含有结局和时间两个方面的信息。 (2)结局资料一般为二分类资料，即结局是两对立
相互排斥的事件，如生存与死亡、有效与无效等。 (3)生存资料一般需经过前瞻性随访观察才能获得
，随访往往从某统一的时点开始，到某规定的时点 结束，所以生存资料有时也称为随访资料。 (4)由于失访等原因使一些研究对象的生存时间难 判断，导致部分生存时间数据不完整。
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5
生存资料的数据类型
• 按观察对象生存时间的完整性可分为两种类型。 (1)完全数据：指观察起点到发生结局事件的时间
明确、完整的资料，即具有明确完整生存时间的 数据。 (2)截尾数据：指由于其他因素(非研究因素)导致 观察对象的生存时间难以明确判断，这种生存时 间数据称为截尾数据。也称为截尾值、删失值或 终检值。 不论截尾数据的产生原因为何，截尾生存时间的 计算均为观察起点至截尾点所经历的时间，而且 一般情况下其准确的生存时间要长于截尾时间， 常在此类数据的右上角标记“+”。
源自文库
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11
生存分析的主要内容： 1.描述生存过程（估计生存函数） 2.比较生存过程（比较生存函数） 3.影响生存时间的因素分析
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12
SPSS中的 菜单位置
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13
描述生存过程
生存率的估计方法有参数法和非参数法。常用非 参数法，非参数法主要有二个，即乘积极限法与 寿命表法。
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15
【例1】某治疗方案治疗晚期肝癌患者7例，随访时 间（月）记录如下。试分析其生存过程。
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╳ =
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18
SPSS软件操作
• 第一步：建立变量。
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19
• 第二步：输入原始数据
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20
• 第三步：生存分析（1）
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• 第二步：输入原始数据
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31
• 第三步：加权个案
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32
• 第四步：生存分析（1）
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33
• 第四步：生存分析（2）
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34
• 第三步：生存分析（3）
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35
• 第四步：结果解读（1）
结果解读：寿命表描述
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36
• 第四步：结果解读（2）
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9
生存函数
生存概率又称为生存率或生存函数，它表示一个病人的生存时 间长于时间t的概率，用S(t)表示。
以时间t为横坐标，S(t)为纵坐标所作的曲线称为生存率曲线, 它是一条下降的曲线，下降的坡度越陡，表示生存率越低或生 存时间越短，其斜率表示死亡速率。
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10
死亡函数
表示死亡速率的大小。如以t为横坐，f(t) 为纵坐标作出的曲线称为密 度曲线，由曲线上可看出不同时间的死亡速率及死亡高峰时间。纵坐 标越大，其死亡速率越高，如曲线呈现单调下降，则死亡速率越来越 小，如呈现峰值，则为死亡高峰。
21
• 第三步：生存分析（2）
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22
• 第三步：生存分析（3）
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23
• 第四步：结果解读（1）
结果解读：生存表基本描述
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24
• 第四步：结果解读（2）
结果解读：生存表统计描述
中位生存时间及95%CI
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25
• 第四步：结果解读（3）
结果解读：生存函数图
医学统计学 （11）
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1
•第一部分
•生存分析
•第二部分
•Meta分析
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2
•第一部分
•生存分析
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3
在医学研究中，常常用追踪的方式来研究事 物发展的规律。如：了解某药物的疗效，了解手 术的存活时间，了解某医疗仪器设备使用寿命等 等。
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4
生存资料的特点
如：急性白血病病人从治疗开始到复发为止之间的缓解期， 冠心病病人两次发作之间的时间间隔，戒烟开始到重新吸烟 之间的时间间隔，接触危险因素到发病的时间间隔等。
生存分析中最基本的问题就是计算生存时间，要明确规定事 件的起点、终点及时间的测度单位，否则就无法分析比较。
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8
中位生存时间是指寿命中位数，表示有且只有 50%的观察对象还可以活这么长时间。由于截尾 数据的存在，中位生存期的计算不同于普通的中 位数，它可以利用生存函数公式或生存曲线图， 令生存率为50%时，推算出生存时间。
结果解读：生存函数
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生存曲线的比较
• 对数秩检验：其基本思想是，在假定无效假设 （两总体生存曲线相同）成立的前提下，可根 据不同日期两种处理的期初人数和死亡人数， 计算各种处理在各个时期的理论死亡数。若无 效假设成立，则实际死亡数与理论死亡数不会 相差太大。
• Gehan比分检验：其基本思想是，在假定无效假 设（两总体生存曲线相同）成立的前提下，则 两样本来自分布相同的总体，两样本的Gehan比 分合计V值应为0，若V值偏离0太远，则无效假 设成立的可能性就很小。
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26
【例2】某医院对100例胰腺癌切除术后的患者进行随 访，得资料如下。试分析其生存过程。
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27
• （7）=（6）-（5）/2
• （8）=（4）/（7）
• （9）= 1-（8）
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SPSS软件操作
• 第一步：建立变量。
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寿命表法适用于观察例数较多而分组的资料，不 同的分组寿命表法的计算结果亦会不同，当分组 资料中每一个分组区间中最多只有 1个观察值时， 寿命表法的计算结果与乘积极限法完全相同。
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• 乘积极限法：Kaplan-Meier • 寿命表法：寿命表 • 因素分析：Cox回归
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生存分析基本概念
起始事件是反映生存时间起始特征的事件，如疾 病确诊、某种疾病治疗开始、接触毒物等。
在生存分析随防研究过程中，一部分研究对象可 观察到死亡，可以得到准确的生存时间，它提供 的信息是完全；这种事件称为失效事件，也称之 为死亡事件、终点事件。
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生存时间（survival time)是指任何两个有联系事件之间的 时间间隔，常用t表示。狭义的生存时间指患某疾病的病人 从发病到死亡所经历的时间跨度，广义的生存时间定义为 从某种起始事件到终点事件所经历的时间跨度。
(1)包含有结局和时间两个方面的信息。 (2)结局资料一般为二分类资料，即结局是两对立
相互排斥的事件，如生存与死亡、有效与无效等。 (3)生存资料一般需经过前瞻性随访观察才能获得
，随访往往从某统一的时点开始，到某规定的时点 结束，所以生存资料有时也称为随访资料。 (4)由于失访等原因使一些研究对象的生存时间难 判断，导致部分生存时间数据不完整。
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生存资料的数据类型
• 按观察对象生存时间的完整性可分为两种类型。 (1)完全数据：指观察起点到发生结局事件的时间
明确、完整的资料，即具有明确完整生存时间的 数据。 (2)截尾数据：指由于其他因素(非研究因素)导致 观察对象的生存时间难以明确判断，这种生存时 间数据称为截尾数据。也称为截尾值、删失值或 终检值。 不论截尾数据的产生原因为何，截尾生存时间的 计算均为观察起点至截尾点所经历的时间，而且 一般情况下其准确的生存时间要长于截尾时间， 常在此类数据的右上角标记“+”。
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生存分析的主要内容： 1.描述生存过程（估计生存函数） 2.比较生存过程（比较生存函数） 3.影响生存时间的因素分析
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描述生存过程
生存率的估计方法有参数法和非参数法。常用非 参数法，非参数法主要有二个，即乘积极限法与 寿命表法。
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【例1】某治疗方案治疗晚期肝癌患者7例，随访时 间（月）记录如下。试分析其生存过程。
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• 第二步：输入原始数据
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• 第三步：生存分析（1）
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• 第三步：加权个案
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• 第四步：生存分析（1）
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• 第四步：生存分析（2）
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• 第四步：结果解读（1）
结果解读：寿命表描述
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生存函数
生存概率又称为生存率或生存函数，它表示一个病人的生存时 间长于时间t的概率，用S(t)表示。
以时间t为横坐标，S(t)为纵坐标所作的曲线称为生存率曲线, 它是一条下降的曲线，下降的坡度越陡，表示生存率越低或生 存时间越短，其斜率表示死亡速率。
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死亡函数
表示死亡速率的大小。如以t为横坐，f(t) 为纵坐标作出的曲线称为密 度曲线，由曲线上可看出不同时间的死亡速率及死亡高峰时间。纵坐 标越大，其死亡速率越高，如曲线呈现单调下降，则死亡速率越来越 小，如呈现峰值，则为死亡高峰。
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• 第三步：生存分析（2）
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• 第三步：生存分析（3）
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• 第四步：结果解读（1）
结果解读：生存表基本描述
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• 第四步：结果解读（2）
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中位生存时间及95%CI
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• 第四步：结果解读（3）
结果解读：生存函数图
医学统计学 （11）
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•第一部分
•生存分析
•第二部分
•Meta分析
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•第一部分
•生存分析
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在医学研究中，常常用追踪的方式来研究事 物发展的规律。如：了解某药物的疗效，了解手 术的存活时间，了解某医疗仪器设备使用寿命等 等。
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生存资料的特点
如：急性白血病病人从治疗开始到复发为止之间的缓解期， 冠心病病人两次发作之间的时间间隔，戒烟开始到重新吸烟 之间的时间间隔，接触危险因素到发病的时间间隔等。
生存分析中最基本的问题就是计算生存时间，要明确规定事 件的起点、终点及时间的测度单位，否则就无法分析比较。
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中位生存时间是指寿命中位数，表示有且只有 50%的观察对象还可以活这么长时间。由于截尾 数据的存在，中位生存期的计算不同于普通的中 位数，它可以利用生存函数公式或生存曲线图， 令生存率为50%时，推算出生存时间。
结果解读：生存函数
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生存曲线的比较
• 对数秩检验：其基本思想是，在假定无效假设 （两总体生存曲线相同）成立的前提下，可根 据不同日期两种处理的期初人数和死亡人数， 计算各种处理在各个时期的理论死亡数。若无 效假设成立，则实际死亡数与理论死亡数不会 相差太大。
• Gehan比分检验：其基本思想是，在假定无效假 设（两总体生存曲线相同）成立的前提下，则 两样本来自分布相同的总体，两样本的Gehan比 分合计V值应为0，若V值偏离0太远，则无效假 设成立的可能性就很小。
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【例2】某医院对100例胰腺癌切除术后的患者进行随 访，得资料如下。试分析其生存过程。
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• （7）=（6）-（5）/2
• （8）=（4）/（7）
• （9）= 1-（8）
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