卫生统计学生存分析

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
*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。

卫生统计学考研试题名词解释总结1、typical survey：典型调查，典型调查就是在调查对象中有意识的选择若干具有典型意义或者代表的单位进行非全面调查。

2、箱式图(box plot)：用于多组数据的直观比较分析。

一般选用5个描述统计量(最小值、P25、中位数、P75、最大值)来绘制。

3、二项分布(binorminal distribution)：若一个随机变量X，它的可能取值是0,1,…,n，而且相应的取值概率为称此随机变量X服从n，π为参数的二项分布。

4、morbidity statistics：疾病统计，是居民健康统计的重要内容之一，它的任务是研究疾病在人群中发生、发展及其流行的规律，为病因学研究、疾病防治和评价疾病防治效果提供科学依据。

5、life expectancy：期望寿命，是指x岁尚存者预期平均尚能存活的年数，它是评价居民健康状况的主要指标。

6、life table：寿命表，又称为生命表，是根据特定人群的年龄组死亡率编制出来的一种统计表。

由于它是根据各年龄组死亡率计算出来的，因此，各项指标不受人口年龄构成的影响，不同人群的寿命表指杯具有良好的可比性。

7、预测(forecast)：这是回归方程的重要应用方面。

所谓预测就是把预测因子(自变量X)代入回归方程，对预报量(应变量Y)进行估计，其波动范围可以按照个体Y值容许区间方法计算。

8、standard deviation：标准差，常用来描述数据离散趋势的统计指标，其能反映均数代表性的好坏，以及变量值与均数的平均离散程度。

9、cluster sampling：整群抽样，首先将总体按照某种与研究目的无关的分布特征(如地区范围、不同的团体、病历、格子等)划分为若干个“群”组，每个群包括若干观察单位；然后根据需要随机抽取其中部分“群”，并调查被抽中的各”群”中的全部观察单位。

这种抽样方法称为整群抽样。

10、precision：精密度，是指重复观察时，观察值与其均数的接近程度，其差值属于随机误差11、正交设计(orthogonal design)：当实验涉及的因素在三个或三个以上，且因素间可能存在交互作用时，可用正交试验设计。

统计师如何进行生存分析生存分析是统计学中一种重要的分析方法，用于研究个体或团体在一定时间内的生存情况及相关因素的影响。

对于统计师而言，学习和掌握生存分析方法是非常重要的，因为它能够帮助他们解决许多实际问题和提供有益的统计结论。

本文将介绍统计师如何进行生存分析的步骤和方法，并探讨其在实践中的应用。

一、数据准备要进行生存分析，首先需要准备相关的数据。

数据通常包括个体的生存时间（或称事件时间）和该事件是否发生（或称事件发生状态）。

生存时间可以是任何类型的时间变量，如生存时间、失业时间、生病时间等。

事件发生状态表示事件是否发生，通常用0或1表示，其中0表示事件未发生，1表示事件发生。

二、绘制生存曲线生存曲线是生存分析的核心工具，用于描述个体或团体在不同时间点的生存概率。

绘制生存曲线可以通过Kaplan-Meier方法实现。

该方法根据观察到的生存时间和事件发生状态，计算每个时间点的生存概率，并绘制曲线。

生存曲线可以直观地显示个体或团体的生存状态，揭示其生存变化趋势。

三、计算生存时间指标生存分析不仅要绘制生存曲线，还需要计算一些生存时间指标来衡量个体或团体的生存情况。

其中常用的生存时间指标包括中位生存时间、平均生存时间和生存率。

中位生存时间表示一半个体或团体的生存时间，平均生存时间表示所有个体或团体的平均生存时间，而生存率表示个体或团体在指定时间点存活的概率。

四、进行生存回归分析生存回归分析是生存分析的扩展方法，用于研究生存时间受到哪些因素的影响。

常见的生存回归模型有Cox比例风险模型等。

生存回归分析可以通过估计回归系数来判断不同因素对生存时间的影响程度，并计算风险比值（Hazard Ratio）来比较不同因素之间的差异。

五、生存分析的应用生存分析在医学研究、生物学、经济学等领域都有广泛的应用。

在医学研究中，生存分析可以用于评估药物的疗效、预测疾病进展等；在经济学中，生存分析可以用于分析产品寿命周期、顾客生命周期价值等。

卫生统计学基础流行病学数据的生存分析与风险评估生存分析和风险评估是卫生统计学基础流行病学数据分析中的重要内容。

通过对生存分析的应用，我们可以评估个体或群体在特定时间点的生存概率，并推断出其生存时间的分布规律。

而风险评估则是对某种特定事件（例如疾病发生、死亡等）的概率进行评估，以确定相关因素对事件发生的影响程度。

一、生存分析方法生存分析是一种针对生存时间数据的统计分析方法。

在卫生统计学中，生存时间可以指代患者的存活时间、疾病的进展时间等。

常用的生存分析方法包括生存曲线分析、危险比分析和危险函数分析。

1. 生存曲线分析生存曲线分析是最常见的生存分析方法之一。

它通过绘制生存曲线来展示个体或群体在特定时间点的生存状况。

根据不同的研究目的和数据特点，生存曲线可分为Kaplan-Meier生存曲线和Cox比例风险模型。

Kaplan-Meier生存曲线通过考虑被研究者在每个时间点的生存状态（存活或死亡），估计了其生存函数。

这种方法常用于分析无法完成随访或不完整的生存数据，并可以在生存观察中引入不同的事件类型，例如疾病复发。

Cox比例风险模型则是一种基于危险函数的模型，可用于评估不同因素对生存时间的影响。

通过估计危险函数的比率（即危险比），我们可以量化不同危险因素的相对影响。

2. 危险比分析危险比是生存分析中的一个重要概念，用于比较不同危险因素对生存时间的影响程度。

危险比的估计可以通过Cox比例风险模型来实现。

危险比（Hazard Ratio，HR）大于1，则表示某个危险因素增加了个体或群体的风险，反之则表示降低了风险。

危险比的置信区间可以通过统计方法计算，用于评估危险比的稳定性和显著性。

3. 危险函数分析危险函数（Hazard Function）描述了在给定时间点t的条件下，个体或群体发生事件（如死亡）的概率密度。

通过对危险函数进行建模，我们可以了解生存事件发生的规律和趋势，并评估不同危险因素对事件发生的影响。