生存分析SPSSppt课件.ppt

SPSS过程（SPSSofSurvivalAnalysis）1.何为生存分析？生存分析（survivalanalysis）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(SurvivalAnalysis)菜单寿命表（LifeTables）过程实例分析一、建立数据文件（data-01.sav）定义5个变量：生存时间变量：t，值标签“生存时间（月）”生存状态变量：status，取值“1=死亡，0=删失或存活”频数变量：freq，值标签“人数”分组变量：group，取值“1=甲组，2=乙组”生存时间序号变量(可无）：i二、操作过程主菜单：分析Analyze生存Survival寿命表Lifetables对话框参数设置：时间time框：选入“t”。显示时间间隔Displaytimeintervals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”。状态status框：选入“status”，击defineevents钮，在singlevalue框填入“1”因子factor框：选入“group”，定义最小值“1”，最大值“2”。单击选项option按钮，弹出对话框：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：√整体比较三、主要输出结果10月生存率的估计：甲法48%，标准误0.1乙法30%，标准误0.1两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：Kaplan-Meier过程实例分析一、建立数据文件（同前）二、操作过程主菜单：分析Analyze生存SurvivalKaplan-Meier对话框参数设置：时间time框：选入“t”。状态status框：选入“status”，击defineevents钮，在singlevalue框填入“1”。因子factor框：选入“group”。单击选项option按钮，弹出对话框：1）统计量：√生存分析表，系统默认。√均值和中位生存时间，系统默认。2）图：√生存函数5.单击比较因子CompareFactor按钮，弹出对话框：1）检验统计量TestStatistics：都用于检验时间分布是否相同。√对数秩Log-rank：各时间点的权重一样。Breslow：按各时间点的观察例数赋权。Tarone-Ware：按各时间点观察例数的平方根赋权。二、操作过程2）三、主要输出结果生存表：略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：Cox回归过程实例分析No一、建立数据文件（data-03.sav）二、操作过程主菜单：分析Analyze生存SurvivalCoxRegression二、操作过程1.分析例数描述2-1.模型检验（全变量模型）5.生存曲线（选入2个变量的模型）练习1：某临床试验对20名第Ⅲ或第Ⅳ期黑色素瘤的患者进行随访研究，截至研究期结束，记录的生存资料见表1。应用SPSS软件建立数据文件，并计算100周生存率。表120名第Ⅲ或Ⅳ期黑色素瘤患者的治疗后生存时间（周）此课件下载可自行编辑修改，供参考！感谢您的支持，我们努力做得更好！