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。

SPSS分析技术：生存分析的寿命表法；聊聊寿命表法与Kaplan

SPSS分析技术：⽣存分析的寿命表法；聊聊寿命表法与Kaplan前⾯推送了⽣存分析的基本理论及Kaplan-Meier法的使⽤过程：数据分析技术：⽣存分析；⽣存分析起于医学研究，却不囿于医学研究SPSS分析技术：⽣存分析的Kaplan-Meier法；普及点肝脏的常识，护肝需要良好的⽣活习惯！今天要介绍利⽤寿命表进⾏⽣存分析。

上⾯的⽂章中介绍过Kaplan-Meier法和寿命表都能⽤于分析单个因素不同⽔平之间的⽣存时间分布⽐较。

虽然Kaplan-Meier法是更为常⽤的分析⽅法，但是它也有缺陷，需要准确记录事件和删失的发⽣时点。

某些事件的发⽣和删失是没有外在表现的，特别是某些慢性疾病，需要定期检查才能得知事件有没有发⽣。

例如，定义事件为癌症复发，复发发⽣的时点往往⽆法及时发现并准确记录发⽣时间，通常的做法是通过定期检查⾝体来追踪是否复发，这时记录的⽣存时间为时段数据，这时采⽤寿命表法更加合适。

案例分析⽣活是数据分析的来源，这也是草堂君做⽣活统计学公众号的初衷，因此草堂君在介绍每种数据分析⽅法时，都会基于案例数据的分析背景介绍⼀些⽣活常识。

真所谓⽣活中来、⽣活中去，希望⼤家在学习的同时拓展⼤家的知识⾯。

喜欢就下⽅点个赞，留个⾔吧！癌症泛指所有的恶性肿瘤，是由癌细胞引起的严重疾病，致死率极⾼。

癌细胞是⼀种变异的细胞，是产⽣癌症的病源，癌细胞与正常细胞的不同之处在于其有⽆限增殖的能⼒，⽽且还会局部侵⼊周遭正常组织甚⾄经由体内循环系统或淋巴系统转移到⾝体其他部位。

癌细胞的⽆限增殖会破坏正常的细胞组织，导致出⾎、坏死、溃疡，造成⼈体消瘦、⽆⼒、贫⾎、⾷欲不振、发热以及严重的脏器功能受损等，最终造成患者死亡。

随着⼈类平均寿命的延长，癌症对⼈类的威胁越来越⼤，已经成为我国城乡居民的最主要死因。

引起癌症的因素通常有不良的⽣活习惯（吸烟、喝酒、污染⽔和霉变⾷品等）；⽣活环境（接触有毒化学物质等）；⽣物因素（真菌病毒等）等这些有害因素。

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。

三组不同治疗方法生存分析spss

三组不同治疗方法生存分析spss三组不同治疗方法生存分析，统计结果表明：不管是手术切除还是放射治疗，患者能活多久都与其年龄密切相关。

通过对术前各种因素的比较和患者在发病中不同时间点的数值比较，能够更准确地评估预测患者的生存情况，这就为制定合理的治疗方案提供了有力依据。

在多学科交叉领域广泛应用一、根据死亡率和危险因素进行分层的治疗分析二、根据疾病严重程度进行分层的治疗分析。

本研究由于未设定观察时间长短以及因经济问题无法进行三组之间直接的对比分析。

但从临床实际出发来看，患者的治疗效果与疾病严重程度呈正相关性。

患者所处的年龄，尤其是合并症的多少是决定其预后的重要影响因子；如果患者既往没有任何不良习惯导致体质下降而造成感染和炎症加重等疾病；合并高血压、糖尿病、冠心病、高脂血症等基础性疾病也可增大其预后风险。

由此可见，在治疗初始阶段选择具备优势的技术才能使患者获得最佳治疗效果。

第一阶段（发现疾病到治疗）：急性期或亚急性期。

随着病情的加重，会诱发许多并发症，如充血性心力衰竭、肝功能异常、呼吸困难甚至昏迷。

另外，还可能合并肿瘤、脑卒中等严重疾病，如出现上述任意一项即属于严重事件，需要立即转入 ICU 进行抢救。

此阶段目标主要是控制病情，尽量减轻痛苦，改善患者预后，减少医疗费用支出。

第二阶段（治疗后6个月至12个月内）：慢性期。

此阶段的治疗重点是控制疾病，改善患者预后。

除继续药物干预之外，还可针对合并疾病采取中西医结合综合治疗，必要时给予介入治疗，以减轻疼痛，延缓疾病进展速度，延长患者生命周期。

第三阶段（康复期）。

该阶段指的是康复期至恢复期。

该阶段的任务仍然是对症治疗，促进身体机能的恢复。

这些工作虽然很繁琐，但却极为重要。

如果患者年纪较小且身体虚弱，则还应鼓励其参与户外锻炼，增强自身免疫力。

SPSS(7)生存分析

第十四章生存分析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。

中药组对照组随访月数是否死亡随访月数是否死亡10 21213 18 6 19 26 9 8 6 43 9 4 31 24 否是是否否是是否是是是是否否21371161113177是否是是否否否否否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。

生存分析的cox回归模型案例——spss

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。

SPSS行业应用实例医学分析

依次单击菜单 “分析→生存函数→寿命表 ”命令，打开 “寿命表”对话框
精选课件
两组不同治疗方法的
生存率分析
在对话框的左侧变量列表框中单击选中变量“随访月数 ”，单击按钮，将其移动到右侧的“ 时间”列表框。用同样方法将变量“ 是否死亡”选入到 “状态”列表框，将“组别”选入到 “因子”列表框
为了对数据进行进行交叉表分析，首先应该对变量的权重进行定义。在SPSS中，可以利用“数据→加权个案”命令实现
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判断不同群体的患病比例有无差异
依次单击菜单“ 数据→加权个案 ”，打开“加权个案”对话框
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判断不同群体的患病比例有无差异
选择“加权个案 ”单选按钮，激活“频率变量” 列表框，再将左侧变量列表框中的变量“人数” 移至右侧“频率变量”列表框中
两组不同治疗方法的生存率分析
生存函数曲线
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判断不同群体的患病比例有无差异
用两个班级学生进行两个感冒疫苗的试验，两个班级学生患感冒的情况如表19.7所示，问两个班级学生的患病比例有无差别。
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判断不同群体的患病比例有无差异
在实际分析中，除了需要对单个变量的数据分布情况进行分析外，还需要掌握多个变量在不同取值情况下的数据分布情况，从而进一步深入分析变量之间的相互影响和关系，这种分析就称为数据交叉分析。
单击 “格式”按钮，打开“交叉表：表格格式”对话框
精选课件
判断不同群体的患病比例有无差异
设置完毕后，单击 “确定”按钮，执行交叉表分析。个案处理摘要
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判断不同群体的患病比例有无差异
交叉表
精选课件
判断不同群体的患病比例有无差异

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。

生存分析SPSS

二、操作过程
2）
√
水平间的两两比较。
6. 单击Save按钮，弹出保存新变量Save new variables 对话框：
√ √
三、主要输出结果
1. 生存表：略 2. 两组的中位生存期估计：
3. 绘制生存曲线：
4. 两组生存时间分布的比较：
Company Logo
Cox回归过程
Cox回归过程用于： 1. 多个因素对生存时间的影响作用分析和比较 2. 生存（或死亡）风险预测
（2）采用逐步回归法进行Cox模型分析的结果提示：模型拟合自变量进入和剔除的检验水准分别为0.05和0.1时，筛选后的最佳模型包含两个协变量，即X4（治疗方式）和X5（淋巴结是否转移），该拟合模型总体检验提示具有统计学意义（整体卡方=17.594，P<0.001）。
3. 参数估计（逐步回归模型，Method=向前法 LR，自变量进入P≤0.05，剔除P>0.10 ）
1
43 49 1 0 1 1 0 120
0
44 43 0 1 0 0 0 120
0
45 48 1 1 0 0 0 15
1
46 44 0 0 0 1 0
4
1
47 60 1 1 1 0 0 120
0
48 40 0 0 0 1 0 16
1
49 32 0 1 0 0 1 24
1
50 44 0 0 0 1 1 19
布的比较。 5. 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）
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：

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。

《医学统计学课件——SPSS分析实例》

医学统计学课件——SPSS 分析实例
本课程将以SPSS为工具，介绍医学统计学与实际科研工作结合的基础知识，包括数据收集与处理、变量类型、数据清洗、数据分析与结果解读等。
SPSS基础
什么是SPSS？
SPSS即统计包 for社会科学。是一款广泛应用于社会学、医学、心理学等领域数据分析的软件程序。
3
连续变量
具备无限个可能取值的变量，例如体温、血压等，通常区间为实数。
4
离散变量
在有限个取值中变化的变量，例如个数、年龄等。取值为整数。
数据清洗
去重处理
去掉重复数据，改正一些显眼错误，如大小写、中英文符号等。
处理缺失值
针对缺失值进行填补，通常采用均值、中位数、随机森林等方法。
异常值处理
依据样本规模与布
2
可信度较高。
研究假设没有被拒绝，需要检查原因
并再次分析。
3
研究假设被拒绝
需要重新排除干扰因素、增加样本量等方式进行分析。
总结
本课程重点讲解了SPSS的基础、数据收集、变量类型、数据清洗、数据分析以及结果解读，并且介绍了一些常用的数据处理方式。
1 学员收获
建立全面的医学统计学知识体系，熟练掌握SPSS基本操作技能，提升数据分析处理能力。
数据变换
对数据进行重编码、离散化、归一化等方式进行预处理，以满足后续分析需要。
数据分析
相关分析
探究两个变量之间是否存在相关性。
卡方检验
检验两个分类变量是否存在交叉影响。
独立样本t检验
分组比较两个均值是否具有统计差异性。
方差分析
检验多组均值之间的差异是否具有统计学意义。
结果解读
1
结果呈正态分布

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

如果是三组或多组且多组之间有差异，再做两两比较，如下：
试例估：计下生表存是率对？ 949 5 名卵巢癌病人的随访结果，时间均为年，
加权后
中位生存期为：3.2148
例：
某医师收集20例脑瘤患者甲、乙两种疗法的生存时间，试估计两疗法组的生存率，并比较两疗法组生存率有无差异？
甲组总共11人存活8人死亡3人生存率27.3%
生存时间状态累积生存率标准误累计死亡例数剩余存活例数

生存时间标准误 95%CI（上限下限）
中位生存时间标准误 95%CI（上限下限）甲乙两种疗法log-Rank比较的卡方值自由度 p值

SPSS15-生存分析

时间分段
结果解释
将数据按时间分段，以便更好地捕捉时间依赖性风险因素对生存时间的影响。
解释模型中时间依赖性变量的系数和风险比，以评估其对生存时间的影响。
竞争风险模型的应用
竞争风险
竞争风险是指在生存分析中，由于其他原因导致死亡或失访的情况。
模型选择
选择适当的竞争风险模型，如Fine和Gray模型或Prentice、Williams和Peterson模型。
非参数模型
无模型假设
非参数模型不对数据分布作任何假设，适用于各种类型的生存时间数据。
适用范围
适用于生存时间与协变量之间关系未知或非常复杂的情形。
优点
灵活性高，能够捕捉数据的复杂关系，但计算量大，解释性相对较弱。
04 生存分析案例解析
乳腺癌生存数据解析
乳腺癌生存数据
乳腺癌是一种常见的恶性肿瘤，生存分析在乳腺癌的研究中具有重要意义。通过对乳腺癌患者的生存时间、影响因素和预后评估等方面进行分析，有助于为临床治疗和患者管理提供依据。
适用范围
适用于生存时间与协变量之间存在非线性关系的情形。
优点
能够同时处理生存时间和协变量之间的关系，提供更全面的分析。
参数模型
模型假设
参数模型对数据分布有严格的假设，如Weibull模型和 Exponential模型。
适用范围
适用于生存时间与协变量之间存在线性关系的情形。
优点
模型简单易用，能够提供准确的生存函数估计。
中的“右删失”或“截尾数据”的情况。
适用范围
02
适用于医学、生物学、经济学和社会科学等领域，用于研究个
体或系统的寿命、疾病进展、产品寿命等问题。
Байду номын сангаас