SPSS生存函數(shù)-Kaplan-Meier

一、Kaplan-Meier生存分析（分析-生存函數(shù)-Kaplan-Meier）

1、概念：在多數(shù)情況下，您都會希望考察兩個事件之間的時間分布，比如雇用時長（員工從雇用到離開公司的時間）。但是，這種數(shù)據(jù)通常包含一些已審查的個案。已審查的個案是沒有記錄其第二次事件的個案（例如，在調(diào)查結(jié)束后仍然為公司工作的員工）。Kaplan-Meier過程是已審查的個案出現(xiàn)時估計時間事件模型的一種方法。Kaplan-Meier模型的依據(jù)是估計事件發(fā)生的每個時間點(diǎn)的條件概率，并取這些概率的乘積限估計每個時間點(diǎn)的生存率。

2、示例。新的AIDS療法在延長壽命方面是否具有治療優(yōu)勢？您可以對兩組AIDS患者進(jìn)行研究，一組接受傳統(tǒng)療法，另一組接受實(shí)驗(yàn)性療法。從數(shù)據(jù)構(gòu)造Kaplan-Meier模型將允許您比較兩組的整體生存率，以確定實(shí)驗(yàn)性療法是否是傳統(tǒng)療法的改進(jìn)。還可以用圖來表示生存或風(fēng)險函數(shù)并對其進(jìn)行直觀比較，以獲得更詳細(xì)的信息。

3、統(tǒng)計量。生存表，包括時間、狀態(tài)、累積生存和標(biāo)準(zhǔn)誤、累積事件和剩余數(shù)；以及均值和中位數(shù)生存時間，帶有標(biāo)準(zhǔn)誤和95%置信區(qū)間。圖：生存、風(fēng)險、對數(shù)生存和1減生存。

4、數(shù)據(jù)。時間變量應(yīng)為連續(xù)變量，狀態(tài)變量可以是分類變量或連續(xù)變量，因子和層次變量應(yīng)為分類變量。

5、假設(shè)。所關(guān)心事件的概率應(yīng)只取決于初始事件之后的時間（假設(shè)絕對時間下的概率不變）。即，從不同時間開始研究的個案（比如，從不同時間開始接受治療的患者）應(yīng)有相似的行為。已審查的個案和未審查的個案之間也不應(yīng)存在系統(tǒng)性差別。例如，如果許多已審查的個案都是情況更為嚴(yán)重的患者，則得到的結(jié)果可能會存在偏差。

6、相關(guān)過程。Kaplan-Meier過程使用的計算壽命表的方法估計每個事件發(fā)生時的生存或風(fēng)險函數(shù)?！皦勖怼边^程使用保險精算方法進(jìn)行生存分析，該方法依賴于將觀察期劃分為較小的時間區(qū)間，可能對處理大樣本有用。如果您懷疑變量與要控制的生存時間或變量（協(xié)變量）相關(guān)，則應(yīng)使用“Cox回歸”過程。如果同一個個案中協(xié)變量在不同的時間點(diǎn)可以具有不同的值，則應(yīng)使用帶有“依時協(xié)變量”的“Cox回歸”。

二、比較因子水平（分析-生存函數(shù)-Kaplan-Meie-比較因子）

您可以請求統(tǒng)計量以檢驗(yàn)因子不同水平的生存分布的等同性。可用統(tǒng)計量包括對數(shù)秩、Breslow和Tarone-Ware。選擇一個選項(xiàng)指定要進(jìn)行的比較：跨層整體檢驗(yàn)、分層檢驗(yàn)、跨層成對檢驗(yàn)或分層成對檢驗(yàn)?！?qū)?shù)秩.比較生存分布的等同性的檢驗(yàn)。在此檢驗(yàn)中，所有時間點(diǎn)均賦予相同的權(quán)重?！駼reslow.比較生存分布的等同性的檢驗(yàn)。在每個時間點(diǎn)用帶風(fēng)險的個案數(shù)對時間點(diǎn)加權(quán)?！騎arone-Ware.比較生存分布的等同性的檢驗(yàn)。在每個時間點(diǎn)用歷險的個案數(shù)的平方根對時間點(diǎn)加權(quán)?！蛟趯由媳容^所有因子水平.在單次檢驗(yàn)中比較所有因子水平，以檢驗(yàn)生存曲線的相等性?！蛟趯由铣蓪Ρ容^因子水平.比較每一個相異的因子水平對。不提供成對趨勢檢驗(yàn)?！?qū)τ诿繉?對每層的所有因子水平的相等性執(zhí)行一次單獨(dú)的檢驗(yàn)。如果您沒有分層變量，則不執(zhí)行檢驗(yàn)。◎?yàn)槊繉映蓪Ρ容^因子水平.比較每一層的每一個相異的因子水平對。不提供成對趨勢檢驗(yàn)。如果您沒有分層變量，則不執(zhí)行檢驗(yàn)。

因子級別的線性趨勢。允許您檢驗(yàn)跨因子級別的線性趨勢。此選項(xiàng)僅可用于因子水平的整體（而不是成對）比較。

三、保存（分析-生存函數(shù)-Kaplan-Meie-保存）

您可以將Kaplan-Meier表的信息保存為新變量，新變量可在以后的分析中用于檢驗(yàn)假設(shè)或檢查假設(shè)。您可以將生存函數(shù)、生存函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤、危險函數(shù)和累積事件保存為新變量?！蛏?累積生存概率估計。默認(rèn)變量名為前綴sur_加上順序號。例如，如果已存在sur_1，Kaplan-Meier就分配變量名sur_2?！蛏婧瘮?shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤.累積生存估計的標(biāo)準(zhǔn)誤。默認(rèn)變量名為前綴se_加上順序號。例如，如果已存在se_1，Kaplan-Meier就分配變量名se_2?！蛭ｋU函數(shù).累積風(fēng)險函數(shù)估計。默認(rèn)變量名為前綴haz_加上順序號。例如，如果已存在haz_1，Kaplan-Meier就分配變量名haz_2?！蚶鄯e事件.當(dāng)個案按其生存時間和狀態(tài)代碼進(jìn)行排序時的事件累積頻率。默認(rèn)變量名為前綴cum_加上順序號。例如，如果已存在cum_1，Kaplan-Meier就分配變量名cum_2

四、選項(xiàng)（分析-生存函數(shù)-Kaplan-Meie-選項(xiàng)）

1、統(tǒng)計量。您可以選擇為計算的生存函數(shù)顯示統(tǒng)計量，包括生存分析表、均值和中位數(shù)生存時間以及四分位數(shù)。如果包含因子變量，則會為每組生成單獨(dú)的統(tǒng)計量。

通過圖可以直觀地檢查生存函數(shù)、1減去生存函數(shù)、危險函數(shù)和取生存函數(shù)的對數(shù)。如果包含因子變量，則會為每組繪制函數(shù)圖?！蛏?在線性刻度上顯示累積生存函數(shù)。◎1減去生存函數(shù).以線性尺度繪制1減生存函數(shù)。◎危險函數(shù).在線性刻度上顯示累積風(fēng)險函數(shù)?！蛉∩婧瘮?shù)的對數(shù).在對數(shù)刻度上顯示累積生存函數(shù)。