医学统计学课件：13 生存分析

第十六章 生存分析习题

一、选择题：

1.研究某种死因对居民生命的影响，最优方法是：

A 计算死因别死亡率 B 计算年龄组死因死亡率 C 计算年龄组病死率

D 编制去死因寿命表 E 计算标准化死因死亡率

2. 在人口分析和人口预测时，经常需要确定人口的死亡率。但是，由于死亡率受社会、经济、文化及医疗卫生条件等诸因素的影响，存在一定的波动。同时，在一些人口资料不完整或人口数量太少的地区，也得不到有关的资料。这时，可以借助一些数理统计的方法，将世界各地的大量的寿命表汇集起来，进行分析，归纳出几种死亡模式，对各种模式按照其不同的平均预期寿命水平编制出一组寿命表，供人们参考，这种寿命表是：

A 队列寿命表 B 现时寿命表 C 简略寿命表 D 去死因寿命表

E 模型寿命表

3. 在寿命表中，用于评价居民健康水平的最优指标是：

A 生存人年总数 B 生存人年数 C 预期寿命 D 死亡概率 E 尚存人数

4. 寿命表的用途，不包括下列哪一项：

A 评价国家或地区居民健康水面 B 描述疾病的时间分布特征 C 进行人口预测 D 研究人口再生产状况 E 研究人群的生育、发育及疾病发展规律

5.生存分析中的生存时间为

A.确诊至死亡的时间 B.出院至失访的时间

C.手术至死亡的时间 D.观察开始至观察终止的时间

E. 观察开始至失访的时间

6. 关于肝癌治疗的随访资料作生存分析，可当作截尾值处理的是

A.死于肝癌 B.死于意外死亡

C.死于其它肿瘤 D.a.c都是

E. b.c都是

二、问答题：

1、生存资料中，截尾数据的含义及其出现的原因是什么？

2、Cox回归模型中，偏回归系数i的意义是什么？

3、Cox回归模型与logistic回归模型相比有何不同？

三、计算题：

1、 为研究急性淋巴细胞性白血病病人的生存时间与其预后因素的关系，某研究者测得50例急性淋巴细胞性白血病病人的生存时间（单位）及有关预后因素资料，1x为入院时白细胞数(L/109)，2x为淋巴结浸润度(分为0、1、2三级)，3x为缓解出院后的巩固治疗(有巩固治疗时3x=1，否则3x=0)，随访的终点事件是死于白血病，原始数据的整理格式见下表。试对此资料作cox回归分析。

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

时间（月）

（1） 死亡或删失人数

（2） 生存结局*

（3） 期初例数

（4）

1

1

1

1

1

1

1

1

1

2 1

1

1

1

1

1

0

0

0

0 11

10

9

8

7

6

5

4

3

2

*死亡=1；删失=0

表2 药物和BCG结合治疗组生存情况

时间（月）

（1） 死亡或删失人数

（2） 生存结局*

（3） 期初例数

（4）

1

1

1

1

1

1

1

2

2

1

1

1

1

1

1 1

1

1

1

1

1

0

0

1

0

0

1

0

0

1 19

18

17

16

15

14

13

12

10

8

7

6

5

4

3

1

1 0

0 2

1

*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 Chi-Square df Sig.

Log Rank (Mantel-Cox) .057 1 .811

Breslow (Generalized

Wilcoxon) .658 1 .417

Tarone-Ware .336 1 .562

Test of equality of survival distributions for the different levels of group.

页眉内容

页脚内容1

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

时间（月）

（1） 死亡或删失人数

（2） 生存结局*

（3） 期初例数

（4）

1.8

2.3

3.8

5.5

6.3

6.4

16.6 1

1

1

1

1

1

1 1

1

1

1

1

1

0 11

10

9

8

7

6

5 页眉内容

页脚内容2 17.1

23.8

33.7 1

1

2 0

0

0 4

3

2

*死亡=1；删失=0

表2 药物和BCG结合治疗组生存情况

时间（月）

（1） 死亡或删失人数

（2） 生存结局*

（3） 期初例数

（4）

2.8

3.0

4.3

4.5

5.8 1

1

1

1

1 1

1

1

1

1 19

18

17

16

15 页眉内容

页脚内容3 6.8

7.8

8.2

9.2

10.8

11.0

15.9

18.1

21.4

22.1 1

1

2

2

1

1

1

1

1

1 1

0

0

1

0

0

1

0

0

1 14

13

12

10

8

7

6

5

4

3

23.0

26.9 1

1 0

0 2

1

*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依页眉内容

页脚内容4 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。 页眉内容

页脚内容5 Overall Comparisons

第十六章 生存分析（答案）

一、选择题

1、D 2、E 3、C 4、B 5、D 6、E

二、问答题

1、 (1)在生存资料中，截尾值指尚未观察到研究对象出现反应时，即由于某种原因停止了随访，这时记录到的时间信息是不完整的，这种生存资料称为截尾值。

(2)出现截尾值的原因主要有以下3种情况：①失访；②退出；③终止。

2、Cox回归模型中，偏回归系数i的意义是，当其它协变量不变时，iX每变化一个单位，相对危险度的自然对数变化i个单位。

3、Cox回归模型与logistic回归模型具有相似之处，即在估计出回归系数后可以得到协变量对应的相对危险度。但Cox回归模型不仅考虑了事件发生的结果，同时也利用了生存时间提供的信息，而logistic回归模型是一种概率模型，只考虑了事件是否发生，而不考虑事件发生所需要的时间长短。

三、计算题：

1、(1)Cox回归模型参数估计和假设检验结果见下表

表 cox回归模型计算及检验结果 (621.332, 000.0P)

变量 偏回归系数 偏回归系数标准误 Wald P值 OR值 OR值95%可信区间

下限 上限

x1 0.001 0.002 0.360 0.548 1.001 0.997 1.005

x2 0.454 0.206 4.846 0.028 1.574 1.051 2.358

x3 -1.886 0.377 25.050 0.000 0.152 0.072

0.317

由上表可见，在05.0检验水准上，所建立的Cox回归模型成立(621.332,

000.0P)；入院时白细胞数（1x）的偏回归系数无统计学意义，淋巴结浸润度（2x）和缓解出院后的巩固治疗（3x）的偏回归系数均有统计学意义。Cox回归模型为:)886.1454.0001.0exp()(),(3210xxxthXthi。