Cox回归分析—非常详细的SPSS操作介绍

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。

线性回归—SPSS操作线性回归是一种用于研究自变量和因变量之间的关系的常用统计方法。

在进行线性回归分析时，我们通常假设误差项是同方差的，即误差项的方差在不同的自变量取值下是相等的。

然而，在实际应用中，误差项的方差可能会随着自变量的变化而发生变化，这就是异方差性问题。

异方差性可能导致对模型的预测能力下降，因此在进行线性回归分析时，需要进行异方差的诊断检验和修补。

在SPSS中，我们可以使用几种方法进行异方差性的诊断检验和修补。

第一种方法是绘制残差图，通过观察残差图的模式来判断是否存在异方差性。

具体的步骤如下：1. 首先，进行线性回归分析，在"Regression"菜单下选择"Linear"。

2. 在"Residuals"选项中，选择"Save standardized residuals"，将标准化残差保存。

3. 完成线性回归分析后，在输出结果的"Residuals Statistics"中可以看到标准化残差，将其保存。

4. 在菜单栏中选择"Graphs"，然后选择"Legacy Dialogs"，再选择"Scatter/Dot"。

5. 在"Simple Scatter"选项中，将保存的标准化残差添加到"Y-Axis"，将自变量添加到"X-Axis"。

6.点击"OK"生成残差图。

观察残差图，如果残差随着自变量的变化而出现明显的模式，如呈现"漏斗"形状，则表明存在异方差性。

第二种方法是利用Levene检验进行异方差性的检验。

具体步骤如下：1. 进行线性回归分析，在"Regression"菜单下选择"Linear"。

Cox回归检验方法是一种常用的生存分析方法，它通过比较不同组的危险函数来研究多分类结局事件发生的危险因素。

以下是一种Cox回归的步骤：
1. 准备数据：Cox回归需要自变量（可能影响结果的因素）和因变量（感兴趣的结果）。

2. 构建模型：使用Cox比例风险模型，将自变量作为解释变量，因变量作为生存时间。

3. 检验模型假设：Cox回归假设生存时间是连续的，且具有相同的比例风险。

这些假设可以通过图形化方法和统计测试来检查。

4. 评估模型拟合：使用统计量（如AIC或BIC）来评估模型拟合优度。

5. 解释结果：解释Cox回归系数及其对应的HR和95%CI，以及它们对生存时间的影响。

以上步骤仅供参考，具体操作需根据实际情况进行调整。

用SPSS做回归分析回归分析是一种统计方法，用于研究两个或多个变量之间的关系，并预测一个或多个因变量如何随着一个或多个自变量的变化而变化。

SPSS（统计软件包的统计产品与服务）是一种流行的统计分析软件，广泛应用于研究、教育和业务领域。

要进行回归分析，首先需要确定研究中的因变量和自变量。

因变量是被研究者感兴趣的目标变量，而自变量是可能影响因变量的变量。

例如，在研究投资回报率时，投资回报率可能是因变量，而投资额、行业类型和利率可能是自变量。

在SPSS中进行回归分析的步骤如下：1.打开SPSS软件，并导入数据：首先打开SPSS软件，然后点击“打开文件”按钮导入数据文件。

确保数据文件包含因变量和自变量的值。

2.选择回归分析方法：在SPSS中，有多种类型的回归分析可供选择。

最常见的是简单线性回归和多元回归。

简单线性回归适用于只有一个自变量的情况，而多元回归适用于有多个自变量的情况。

3.设置因变量和自变量：SPSS中的回归分析工具要求用户指定因变量和自变量。

选择适当的变量，并将其移动到正确的框中。

4.运行回归分析：点击“运行”按钮开始进行回归分析。

SPSS将计算适当的统计结果，包括回归方程、相关系数、误差项等。

这些结果可以帮助解释自变量如何影响因变量。

5.解释结果：在完成回归分析后，需要解释得到的统计结果。

回归方程表示因变量与自变量之间的关系。

相关系数表示自变量和因变量之间的相关性。

误差项表示回归方程无法解释的变异。

6.进行模型诊断：完成回归分析后，还应进行模型诊断。

模型诊断包括检查模型的假设、残差的正态性、残差的方差齐性等。

SPSS提供了多种图形和统计工具，可用于评估回归模型的质量。

回归分析是一种强大的统计分析方法，可用于解释变量之间的关系，并预测因变量的值。

SPSS作为一种广泛使用的统计软件，可用于执行回归分析，并提供了丰富的功能和工具，可帮助研究者更好地理解和解释数据。

通过了解回归分析的步骤和SPSS的基本操作，可以更好地利用这种方法来分析数据。

cox回归分析Cox回归分析是一种常用的统计学方法，用于分析生存时间数据和生存分析。

它在医学研究、生物学领域以及工程和社会科学等诸多领域得到广泛应用。

本文将介绍Cox回归分析的概念、原理、使用方法以及在实际问题中的应用。

Cox回归分析是由英国统计学家David Cox提出的一种统计方法。

它是基于风险比（Hazard Ratio）的概念，用于估计某个变量对事件发生概率的影响。

所谓“风险比”即某个因素发生后，事件发生概率相对于该因素不发生时的比值。

Cox回归分析的核心思想是通过构建一个风险函数来描述某个因素对事件发生的影响。

具体而言，风险函数是生存时间的密度函数和基准风险函数的乘积。

基准风险函数是指在没有任何因素作用时，事件发生的概率密度函数。

Cox回归分析的目标是估计出各个因素的风险函数，进而计算出它们的风险比。

在进行Cox回归分析时，首先需要收集相关的数据。

数据包括生存时间和事件发生情况，以及可能的影响因素，如年龄、性别、治疗方式等。

然后，通过Cox回归模型，可以估计出每个因素的风险比及其置信区间。

Cox回归分析可以通过不同的方法进行模型拟合和参数估计。

常用的方法包括偏似然估计、梯度下降算法和牛顿-拉夫逊算法等。

根据模型拟合的结果，可以得到每个因素的风险比及其显著性检验结果。

Cox回归分析在实际问题中有广泛的应用。

以医学研究为例，研究者常常希望了解某种治疗方式对患者生存时间的影响。

通过Cox回归分析，可以估计出不同治疗方式的风险比，并判断其是否显著。

这样就可以为临床医生提供有关治疗选择的科学依据。

另外，Cox回归分析也可以用于预测生存时间。

在预测模型中，可以考虑多个因素的影响，并计算出每个因素的权重。

通过对新样本的观测数据进行Cox回归分析，可以基于已知因素的权重预测出其生存时间。

除了医学研究外，Cox回归分析还可以应用于其他领域。

例如，在金融领域，可以使用Cox回归分析来研究某个因素对违约概率的影响；在社会科学中，可以使用Cox回归分析来分析某个因素对离婚率的影响。

spss回归SPSS回归介绍：SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种广泛使用的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、生物科学、工程等领域。

回归分析是SPSS中最为常用的统计方法之一，用于研究因变量与一个或多个自变量之间的关系。

本文将详细介绍SPSS回归分析的基本概念、步骤和结果的解读。

一、回归分析的基本概念1.1 回归方程回归方程是用来描述因变量和自变量之间关系的数学模型。

简单线性回归方程可以表示为Y = a + bX，其中Y为因变量，X为自变量，a和b分别为截距项和斜率。

当存在多个自变量时，可以采用多元回归方程进行分析。

1.2 相关系数相关系数可以衡量因变量和自变量之间的关系强度和方向。

在SPSS 中，常用的相关系数有Pearson相关系数和Spearman秩相关系数。

Pearson相关系数适用于连续变量，而Spearman秩相关系数则适用于有序变量或非线性关系。

二、回归分析的步骤2.1 数据准备在进行回归分析之前，需要准备好所需的数据。

数据可以来自调查问卷、实验或其他收集方式。

在SPSS中，可以通过导入数据文件或手动输入数据来进行分析。

2.2 设计回归模型在设计回归模型时，需要确定自变量和因变量的关系类型。

如果自变量和因变量之间存在线性关系，则可以使用简单线性回归模型。

如果存在多个自变量，则需要使用多元回归模型。

2.3 进行回归分析在SPSS中，进行回归分析非常简单。

只需要选择分析菜单下的回归选项，然后将因变量和自变量选择到相应的字段中。

SPSS会自动计算回归方程和相关系数，并提供结果解读。

2.4 分析结果解读回归分析结果包括回归系数、显著性水平、拟合优度等指标。

回归系数表示自变量对因变量的影响程度，显著性水平表示回归模型的可靠性，拟合优度可以评估回归模型的拟合程度。

三、实例分析为了更好地理解SPSS回归分析的步骤和结果，下面将给出一个实例分析。

COX回归分析解析Cox回归分析是一种常用的生存分析方法，用于评估对生存时间有影响的因素。

它可以解决各种因素在时间上对生存时间的影响，并可以考虑协变量的影响。

本文将对Cox回归分析的原理、应用和解读进行详细解析。

1. Cox回归分析原理Cox回归分析基于Cox比例风险模型，该模型假设各个协变量对生存时间的影响是线性的，并且不随时间变化。

其模型的数学表达式如下：h(t，x) = h0(t) * exp(β1x1 + β2x2 + ... + βpxp)其中，h(t，x)表示在给定协变量（x1, x2, ..., xp）条件下，时间t时刻个体的瞬时风险；h0(t)是基准风险函数，表示在所有协变量都为0的情况下，个体的风险函数；β1, β2, ..., βp为协变量x1, x2, ..., xp的回归系数。

2. Cox回归分析应用Cox回归分析广泛应用于生存分析领域，特别是在临床研究中。

它可以研究各种协变量对生存时间的影响，并进行因素筛选和预测。

在临床研究中，Cox回归分析可以用于评估各种因素对疾病生存时间的影响，如性别、年龄、治疗方式等。

同时，它还可以用于预测患者的生存概率，为临床决策提供依据。

除了临床研究外，Cox回归分析还可以用于其他领域的生存分析，如经济学、社会学等。

它可以评估不同因素对个体生存时间的影响，并提供深入的解释和预测。

在进行Cox回归分析后，可以得到每个协变量的回归系数和相应的风险比（HR）。

风险比是比较不同协变量之间风险大小的衡量指标。

当HR大于1时，表示该因素增加了个体生存时间的风险；当HR小于1时，表示该因素减少了个体生存时间的风险。

此外，Cox回归分析还可以得到每个协变量的置信区间（CI），用于对回归系数的显著性进行评估。

当CI不包含1时，表示该因素对生存时间具有显著影响；当CI包含1时，表示该因素对生存时间的影响不显著。

为了更好地解释结果，还可以绘制Kaplan-Meier曲线，用于显示不同组之间的生存差异。

患者生存状态的影响因素分析——生存资料的COX回归分析1、问题与数据某研究者拟观察某新药的抗肿瘤效果，将70名肺癌患者随机分为两组，分别采用该新药和常规药物进行治疗，观察两组肺癌患者的生存情况，共随访2年。

研究以死亡为结局，两种治疗方式为主要研究因素，同时考虑调整年龄和性别的影响，比较两种疗法对肺癌患者生存的影响是否有差异。

变量的赋值和部分原始数据见表1和表2。

表1. 某恶性肿瘤的影响因素与赋值表2. 两组患者的生存情况group gender age time survival0 1 0 22 10 1 1 10 10 1 1 64 10 1 1 12 10 1 0 17 11 0 0 19 11 1 1 4 11 0 1 12 01 0 0 5 01 1 1 27 02、对数据结构的分析该研究以死亡为结局，治疗方式为主要研究因素，每个研究对象都有生存时间（随访开始到死亡、失访或随访结束的时间），同时考虑调整年龄和性别的影响。

欲了解两种疗法对肺癌患者生存的影响是否有差异，可以用Cox比例风险模型（Cox proportional-hazards model，也称为Cox回归）进行分析。

实际上，Cox回归的结局不一定是死亡，也可以是发病、妊娠、再入院等。

其共同特点是，不仅考察结局是否发生，还考察结局发生的时间。

在进行Cox回归分析前，如果样本不多而变量较多，建议先通过单变量分析（KM法绘制生存曲线、Logrank检验等）考察所有自变量与因变量之间的关系，筛掉一些可能无意义的变量，再进行多因素分析，这样可以保证结果更加可靠。

即使样本足够大，也不建议把所有的变量放入方程直接分析，一定要先弄清楚各个变量之间的相互关系，确定自变量进入方程的形式，这样才能有效的进行分析。

单因素分析后，应当考虑应该将哪些自变量纳入Cox回归模型。

一般情况下，建议纳入的变量有：1）单因素分析差异有统计学意义的变量（此时，最好将P值放宽一些，比如0.1或0.15等，避免漏掉一些重要因素）；2）单因素分析时，没有发现差异有统计学意义，但是临床上认为与因变量关系密切的自变量。

筛选变量的方法：第一步，结合临床，临床认为有关的变量均筛选出来。

第二步.应用双变量的相关分析，把显著相关的变量筛选出来，保留临床意义更大的那个。

第三步，应用Kaplan-Meier法对每个危险因素的两个暴露水平做生存曲线，若曲线存在交叉，则不能应用Cox生存分析（Cox生存分析也称比例风险回归，它包含一个假定，即在随访期间暴露于预后因素与非暴露的风险比例维持恒定），这类变量需应用更复杂的非比例风险回归模型，这里将不详述了。

第四步，单因素分析。

可应用COX生存分析的第0步结果作为单因素分析的结果。

可在SPSS的Cox回归里选择任何一种前进法，在Option中选择at each step，取因子筛选第0步的Score检验结果作为单因子Cox回归分析的结果。

也有文章的单因素分析对于离散型变量应用卡方检验和连续型变量应用t检验，等级资料应用双变量相关分析。

最后，将进行Cox回归分析。

应用SPSS中analysis-survival-cox regression.在time一栏中选择生存时间；在state一栏中选择数据状态（在数据编码中已经介绍），在激活的define event一栏中设定single value为1。

这里要强调几个小问题：1，SPSS可以支持研究者做两个或以上的变量的共同效应，需在主对话框中同时选中需研究的变量两个或两个以上，这样协变量框中的>a*b>才会被激活。

2，分类变量，在这里被称为哑变量，需单击categorical，然后将分类变量选入对话框。

最后得到的结果，B为协变量的系数，Exp（B）为相对危险度。

可得到比例风险模型：h（t，x）=h0（t）exp（Σβ ixi）公式1－1预后指数也称预后得分，PI(prognostic index)= （Σβ ixi）PI=0代表危险率处于平均水平，PI<0，代表危险率低于平均水平；PI>0，代表危险率高于平均水平。

SPSS单因素回归，多因素cox回归详细解答相信许多小伙伴们在做多因素回归时候总是看文献的做法，先进行一次单因素回归，然后将单因素回归的有意义的指标纳入多因素回归中，简直就是无脑纳入，只要有意义，全部纳入，而无异议的看都不看就直接扔了，其实这样是不对的，但是这对于你发表论文可能没什么影响，因为很多审稿人根本就不知道多因素回归，（包括多因素logistics回归以及多因素cox回归）的具体定义，也不知道其纳入方法，外国人更是傻傻分不清楚了，但是说归说，我们还是要从本质去学习，了解什么是真理，什么是目的，目的是需要手段去实现的，但是真理才是永恒的。

这里重要的一点是单纯纳入单因素分析中有意义的指标进入多因素分析，结果是不靠谱的，因为你很可能将重要的影响因素排除在外！！举个例子这里显然在单因素回归中（此处为单因素logistics回归）年龄是无意义的，但是地球人用脚趾头想想都能知道血脂的异常跟年龄是显著有关的啊，这里先别着急将年龄从血脂异常候选影响因素中删去，我们再来看看多因素Logistic回归分析结果。

SPSS软件的多因素Logistic回归结果显示，55-岁组血脂异常的患病风险是<45岁组的2.093倍。

之所以会出现这种现象，是因为在做单因素分析时，往往无法识别混杂因素的存在，而混杂因素很可能会干扰我们关注的变量与结局之间的关系。

请仔细看这里的解释，55-岁组血脂异常的患病风险是<45岁组的2.093倍（我们并没有说45-55岁之间的人怎么怎么样，因为他p值没意义，so这里的描述要追求真理的情况下，显然需要更加细化的描述，就跟前面蓝字一样的描述，如果你傻傻分不清，论文是初级选手，或者不想写那么细化的论文，想简单点，请参照下图将年龄划出去就行就是这里，不要将年龄这个变量纳入分类变量，那么就能显示出你想要的结果）所以，如果多因素Logistic回归分析时，只纳入单因素分析有统计学意义的自变量，则有时候某些影响因素就没有机会进入多因素模型（比如栗子中的年龄，而年龄确实对血脂异常有影响）。

SPSS详细教程：含时间依存协变量Cox回归模型（时依系数法）Cox回归模型有效地解决了对⽣存资料进⾏多因素分析的问题，但是应⽤Cox回归模型有⼀个⾮常重要的前提条件，即⽐例风险（Proportional hazards）假定，简称PH假定，其基本假设为：协变量对⽣存率的影响不随时间的改变⽽改变。

只有当PH假定得到满⾜时，Cox回归模型的结果才有意义。

在前期的内容中，对于分类变量和连续变量，⼩咖分别向⼤家讲解了如何利⽤SPSS软件来检验PH假定（详细戳链接：《SPSS详细教程：Cox回归中，分类变量的PH假定检验》、《SPSS详细教程：Cox回归中，连续变量的PH假定检验》）。

那么⼤家可能⽐较关⼼，如果协变量不满⾜PH假定时，应该怎么处理呢？本期内容⼩咖将为⼤家介绍⼀种拓展的Cox回归模型⽅法--含时间依存协变量Cox回归模型。

含时间依存协变量Cox回归模型（时依系数法）含时间依存协变量Cox回归模型（Time-Dependent Cox Regression Model），是⼀种⾮⽐例风险模型（Non-proportional Hazard Model），我们把不满⾜PH假定的协变量定义为时间依存协变量，并将其引⼊Cox回归模型中，即构成含时间依存协变量Cox回归模型。

含时间依存协变量⼀般可以分为两种情况，即外在时间依存协变量和内在时间依存协变量，本期内容我们先讨论外在时间依存协变量的情况。

外在时间依存协变量：当时间依存协变量的取值不随时间的变化⽽变化，但其效应值（RR）会随时间⽽改变时，这个时候我们把这类协变量被称为外在时间依存协变量。

模型可以表⽰为：h(X, t)=h(t)exp(αX+βXt)其中h(t)表⽰风险函数，αX表⽰⾃变量X对风险函数的原始影响，βXt表⽰⾃变量X影响的时间校正。

对于这种情况，我们可以在Cox回归模型中引⼊⼀个含时间与协变量的交互作⽤项，⼀般取不满⾜等⽐例风险的协变量与时间函数的乘积项，最常见的时间函数是取时间变量的⾃然对数，即Ln(T)*X，这种⽅法称为时依系数法。

患者生存状态的影响因素分析——生存资料的COX回归分析1、问题与数据某研究者拟观察某新药的抗肿瘤效果，将70名肺癌患者随机分为两组，分别采用该新药和常规药物进行治疗，观察两组肺癌患者的生存情况，共随访2年。

研究以死亡为结局，两种治疗方式为主要研究因素，同时考虑调整年龄和性别的影响，比较两种疗法对肺癌患者生存的影响是否有差异。

变量的赋值和部分原始数据见表1和表2。

表1. 某恶性肿瘤的影响因素与赋值表2. 两组患者的生存情况group gender age time survival0 1 0 22 10 1 1 10 10 1 1 64 10 1 1 12 10 1 0 17 11 0 0 19 11 1 1 4 11 0 1 12 01 0 0 5 01 1 1 27 02、对数据结构的分析该研究以死亡为结局，治疗方式为主要研究因素，每个研究对象都有生存时间（随访开始到死亡、失访或随访结束的时间），同时考虑调整年龄和性别的影响。

欲了解两种疗法对肺癌患者生存的影响是否有差异，可以用Cox比例风险模型（Cox proportional-hazards model，也称为Cox回归）进行分析。

实际上，Cox回归的结局不一定是死亡，也可以是发病、妊娠、再入院等。

其共同特点是，不仅考察结局是否发生，还考察结局发生的时间。

在进行Cox回归分析前，如果样本不多而变量较多，建议先通过单变量分析（KM法绘制生存曲线、Logrank检验等）考察所有自变量与因变量之间的关系，筛掉一些可能无意义的变量，再进行多因素分析，这样可以保证结果更加可靠。

即使样本足够大，也不建议把所有的变量放入方程直接分析，一定要先弄清楚各个变量之间的相互关系，确定自变量进入方程的形式，这样才能有效的进行分析。

单因素分析后，应当考虑应该将哪些自变量纳入Cox回归模型。

一般情况下，建议纳入的变量有：1）单因素分析差异有统计学意义的变量（此时，最好将P值放宽一些，比如0.1或0.15等，避免漏掉一些重要因素）；2）单因素分析时，没有发现差异有统计学意义，但是临床上认为与因变量关系密切的自变量。

cox回归分析生存分析之COX回归分析1.生存分析，是将终点事件出现与否与对应时间结合起来分析的一种统计方法；2.生存时间，是从规定的观察起点到某一特定终点事件出现的时间，如膀胱癌术后5年存活率研究，及膀胱癌手术为观测起点，死亡为事件终点，两点为生存时间；3.完全数据，观测起点到终点事件所经历的时间，上述例子即膀胱癌手术到因膀胱癌死亡的时间；4.删失数据，因失访、研究结束终点事件未发生或患者死于规定的终点事件以外的原因而终止观察，不能确定具体生存时间的一类数据；5.生存概率，表示某时段开始存活的个体到该时段结束仍存活的概率，p=活满某时段的人数/该时段期初有效人口数；6.生存率，为观察起点起到研究时间点内各个时段的生存概率的累积概率，S(tk)=p1.p2.pk=S(tk-1).pk;7.生存曲线，以生存时间为横轴，将各个时间点的生存率连在一起的曲线图；8.中位生存期，又称半数生存期，表示50%的个体存活的时间；9.PH假定（等比例风险假定），某研究因素对生存的影响不随时间的改变而改变，是COX回归模型建立的前提条件。

1.Cox回归分析及其SPSS操作方法概述前面我们已经讲过生存分析及KM法的内容，详细可以回复数字26－28查看。

但有对统计不太熟悉的“微粉”还不太明白生存分析与一般统计的区别，不知道如何区别Cox回归与Logistic回归。

在我们做研究时，有时我们不仅关心某种结局是否出现，还会关心结局出现的时间，例如肺部手术后观察五年生存率，一个有在1年之后死亡，另外一个人在在4.5后死亡，如果只看第5年时的结局，两者是一样的（均死亡），但是实际我们认为后者的治疗效果可能优于前者，即生存分析同时考虑结局和结局出现的时间，而一般分析只考虑结局。

另外在队列随访时，可能有人在没有到5年时就失访了，如迁徙或者电话更改，我们不了解其结局如何，在一般的分析中这种病例无法使用，而中间失访的病例结局可能更差，如果直接扔掉，可能会产生偏倚；而用生存分析，这种病例可以给我们提供部分资料，即我们记录最后一次随访时病例的状态，失访前的资料可以用于分析。

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。