第十四章spss之生存分析2张文彤

以下7种方法。
√
√
2021/10/10
22
三、主要输出结果
1.分析例数描述
案 例 处 理摘 要
分析
事件 a
中可 用的
删失
案例
合计
删除
带有缺失值的案例
的案 例
带有负时间的案例
层中的最早事件之
前删失的案例
合计
N 26 37 63 0 0
0
0
合计
63
a. 因变量: t
2021/10/10
23
百分比 41.3% 58.7% 100.0% .0% .0% .0%
(4)预测：建立cox回归预测模型。
生存分析(Survival Analysis)菜单
寿命表（Life Tables）过程
Life tables 过程用于（小样本和大样本资料）： 1. 估计某生存时间的生存率，以及中位生存时间。 2. 绘制各种曲线：如生存函数、风险函数曲线等。 3. 对某一研究因素不同水平的生存时间分布的比较。 4. 控制另一个因素后对研究因素不同水平的生存时间分
1
35 50 1 0 0 1 0 26
1
36 33 1 1 0 0 0 120
0
37 57 1 1 1 0 0 120
0
38 48 1 0 0 1 0 120
0
39 28 0 0 0 1 0
3
1
40 54 1 0 1 1 0 120
1
41 35 0 1 0 1 1
7
1
42 41）为了比较不同手术方法治疗肾上腺 肿瘤的疗效，某研究者随机将43例病人分成两组，甲组 23例、乙组20例的生存时间（月）如下所示：
其中有“+”者是删失数据，表示病人仍生存或失访，括号内为死亡人数。

生存分析SPSS生存分析是一种统计分析方法，用于研究个体在其中一种特定事件发生之前的生存时间或其持续时间。

生存数据通常是从健康、病理学或其他研究中收集到的，常见的应用有医学领域的生存率研究、产品的寿命分析等。

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，它提供了强大的功能和易于使用的界面，可以进行生存分析和其他统计分析。

生存分析的目的是探讨事件发生的概率和时间。

与传统的统计分析方法不同，生存分析考虑了数据中的故障时间，即个体的生存时间。

生存时间可以是不同个体之间的差异，也可以是同一个体在不同时间点的变化。

在SPSS中进行生存分析，首先需要准备生存数据集。

生存数据集通常包括以下几个要素：个体的生存时间，事件是否发生，个体的特征变量等。

个体的生存时间可以是连续的，也可以是离散的。

事件是否发生通常用0表示未发生，1表示发生。

个体的特征变量可以是性别、年龄、治疗方式等。

在SPSS中进行生存分析，主要采用的方法是Kaplan-Meier生存曲线和Cox比例风险模型。

Kaplan-Meier生存曲线是一种非参数方法，用于估计生存时间和生存概率。

它将个体的生存时间按照事件是否发生进行分类，并计算每个时间点上的生存概率。

SPSS中可以通过选择“Analyze”菜单下的“Survival”子菜单中的“Nonparametric Tests”来进行Kaplan-Meier 生存曲线分析。

Cox比例风险模型是一种半参数方法，用于估计生存时间和危险因素对生存的影响。

它可以考虑多个危险因素，并通过估计每个危险因素的风险比来评估其对生存的影响。

SPSS中可以通过选择“Analyze”菜单下的“Survival”子菜单中的“Cox Regression”来进行Cox比例风险模型分析。

除了Kaplan-Meier生存曲线和Cox比例风险模型，SPSS还提供了其他生存分析方法，如Log-rank检验、Proportional Hazard模型等。

第一讲 SPSS的基本操作
• SPSS的特点： 菜单式操作比较方便；统计方法比较齐全； 绘制图形、表格很方便；输出结果比较直 观，非常适合对调查数据进行分析处理。 • 下载和安装，推荐教材
SPSS界面介绍
• • • • 菜单栏 工具栏 数据窗口（冻结窗格） 数据视图与变量视图切换
SPSS数据变量详解
SPSS的综合设置
• 1、Edit-Options中对系统进行设置 • 2、结果窗口（导出结果） • 3、数据处理时考虑把屏幕分辨率调为800 ＊600，字体变大后不伤眼 • 4、所有SPSS操作的程序都记录在options 里临时目录里的spss.jnl文件中，可以用任 何文本编辑器打开浏览
Help帮助介绍
第四讲 使用SPSS制作数据分析的 统计报表
• 详见word文档“统计分析报表的数据处理 技术标准及事项”
第五讲 SPSS编程操作
• 基本语法： 1、一条语句可占多行 2、最前面为语句主体 3、具体的选项用斜杠和语句主体相连 4、最后用小数点结束语句 5、选择待执行的语句后再运行
SPSS简单编程
相关性分析
• 1、Bivariate过程 双变量间的简单相关性分析 • 2、Partial过程 • 加入控制变量后的偏相关分析，排除了控 制变量的相关性分析的影响
卡方分析
• 卡方分析是定性变量间相关性分析的常用 手段 • 使用crosstabs过程进行变量间的卡方分析 • 在得出列联表的同时计算行变量与列变量 之间是存在相关关系 • 原假设为不存在相关关系，所以只要P值足 够小，就可以认为变量之间存在相关关系。
数据的合并、选择与拆分
• • • • Merge file功能 Select case功能 Split file功能 Weight file功能

• 未来可能的变化
• SPSS本身可能会继续向中低端发展，并逐渐与IBM的商务智能系列产品 高度整合
SPSS的C/S结构与模块化结构
模块名称 Statistic Base Advanced Statistics Regression Categories Missing Value Conjoint Forecasting Custom Tables Complex Samples Bootstrap Decision Trees Neural Network Data Preparation Statistic Adapter
• 候选变量列表框
• 测量尺度+标签+状态不断变化
SPSS对话框操作基本规范
• 一级对话框元素
• 五个标准按钮
• 确定、取消 • 粘贴：用于自动生成SPSS程序 • 重置：恢复对话框状态为初始状态 • 帮助：方法简介、用法简介
• 其他按钮
界面及基本操作入门
SPSS窗口简介
• 数据编辑窗口
• 数据表格
• 标准的电子表格 • 数据视图：主操作界面 • 变量视图：定义变量
• 单元格编辑器
• 显示精确数值 • 不能直接输入公式
• 菜单 • 快捷工具栏 • 状态栏
SPSS窗口简介
• 结果浏览窗口
• 各种统计软件中最为美观的结果输出 • 提供类似资源管理器的界面
SPSS系列培训之： SPSS操作入门
SPSS概述
统计软件的作用
• 统计分析软件是数据分析的主要工具 • 统计设计完成后，完整的数据分析过程包括
• 数据的收集 • 数据的整理 • 数据的分析 • 结果的报告
• 统计学为数据分析过程提供一套完整的科学的方法论，统计软件 为数据分析提供了实现手段

@文彤老师
2021年1月25日
17
方差分析模型常用术语
• 固定因素（Fixed Factor）
– 指的是该因素在样本中所有可能的水平都出现 了。从样本的分析结果中就可以得知所有水平 的状况，无需进行外推。
多因素方差分析模型入门
模型表达式入门
• 假设现在希望描述某个人群的月收入状况，
那么根据统计学知识，均数能够表示集中
趋势，标准差能够表示离散趋势，则任何
X 一位受访者i的月收入Xi该如何表达？
i
i
– 显然，这里的的εi应当服从正态分布，其均数 为0，标准差为相应总体标准差
– 在只有样本信息时，样本均数和标准差就是上
• 方差不齐时的两两比较方法：一般认为是 Games-Howell法稍好一些，但最好直接使用 非参数检验方法
@文彤老师
2021年1月25日
10
两两比较方法的选择
多组两两比较
否
是
事先计划？
是(证实性研究)
否(探索性研究)
各组例数相等？
否
是
Bonferroni法 (LSD)法
Scheffe法
Tukey法
2021年1月25日
15
方差分析模型常用术语
• 元素（Element）
– 指用于测量因变量值的观察单位，比如研究职 业与收入间的关系，月收入是从每一位受访者 处得到，则每位受访者就是试验的元素
– 一个单元格内可以有多个元素，也可以只有一 个，甚至于没有元素。
• 这主要在一些特殊的设计方案中出现，如正交设计
述参数的最佳估计值。
@文彤老师
2021年1月25日
2
模型表达式入门
• 现在希望比较三种职业的月收入有无差异， 这三类职业分别是医生、律师和软件工程 师。

利用spss做生存分析课程设计一、教学目标本课程的目标是使学生掌握生存分析的基本概念、方法和应用，能够熟练使用SPSS软件进行生存分析，并能够对生存数据分析结果进行解释和报告。

具体的学习目标包括：1.理解生存分析的基本概念，包括生存时间、事件发生时间和风险比等。

2.掌握生存分析的基本方法，包括Kaplan-Meier法、Cox比例风险模型等。

3.熟悉SPSS软件中进行生存分析的操作方法和步骤。

4.能够使用SPSS软件进行生存时间的收集和整理。

5.能够使用SPSS软件进行生存分析，包括Kaplan-Meier法和Cox比例风险模型。

6.能够对生存分析结果进行解释和报告，包括生存曲线、风险比、显著性检验等。

情感态度价值观目标：1.培养学生对生存数据分析的兴趣和主动性，提高学生对数据分析的敏感性和判断力。

2.培养学生对数据的尊重和诚实的态度，要求学生在数据分析中严谨、客观、公正。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括生存分析的基本概念、方法和SPSS软件的应用。

具体的教学大纲如下：1.生存分析概述：介绍生存分析的基本概念、定义和应用领域。

2.Kaplan-Meier法：介绍Kaplan-Meier生存曲线及其计算方法，包括生存时间和事件发生时间的收集和整理。

3.Cox比例风险模型：介绍Cox比例风险模型的基本原理和计算方法，包括风险比、显著性检验等。

4.SPSS软件操作：介绍SPSS软件中进行生存分析的操作方法和步骤，包括数据输入、生存分析命令和结果输出。

三、教学方法本课程的教学方法采用讲授法、案例分析法和实验法相结合的方式。

具体方法如下：1.讲授法：通过教师的讲解和演示，向学生传授生存分析的基本概念、方法和SPSS软件的操作技巧。

2.案例分析法：通过分析具体的生存分析案例，使学生能够将理论知识与实际应用相结合，提高学生的分析能力和判断力。

3.实验法：通过实验操作，使学生能够亲自动手进行生存分析，培养学生的实践能力和操作技能。

SPSS统计分析（一） 主讲人：张文彤 4
2004年11月27日
数据录入格式进阶
某泌尿科医生欲比较三种病人的血中前列腺 特异性抗原（PSA）水平，随机选择6名良 性前列腺肥大（BPH）患者，8名前列腺癌 病理活检阳性患者，8名病理活检阴性的非 患者，测定其PSA水平，请作统计分析。
基本观察单位为病人，观察指标为PSA水平，观察 单位的属性只有病人种类（组别）
录
SPSS统计分析（一） 主讲人：张文彤 19
2004年11月27日
Data菜单详解
Data菜单中的其它过程
Transpose过程
• 对数据进行行列转置 Aggregate过程
• 对数据进行分类汇总，并将汇总结果存为数据文
件
Orthogonal Design过程 • 用于正交设计或结合分析，以减小样本量/选择
2004年11月27日
Data菜单详解
Restructure过程
对数据集进行数据排列格式间的变换：行列 转置，长型、宽型格式互换
• 长型：在重复测量数据中，每一次测量被单独记
录为一个case
• 宽型：在重复测量数据中，每一个个体被记录为
一个case，他的所有测量被记录在不同的变量中
例：将长型数据Anxiety.sav转换为宽型格式 数据
卡片数
SPSS统计分析（一） 主讲人：张文彤 20
2004年11月27日
12中新增的一些数据管理过程
Transform菜单
可视化分段：用于将连续性变量进行分段
Data菜单
新增功能主要便于大型数据的管理和整理 变量属性定义向导 数据属性复制向导 重复记录识别向导
SPSS统计分析（一） 主讲人：张文彤 21

回归分析相关分析Partial过程在控制家庭收入QS9对总信心指数影响的前提下，考察总信心指数值和年龄的相关性。

相关分析和回归分析的关系X，可以计算出自变量改变一个单位时因变这在实际工作中尤为重要回归分析假定自变量对因变量的影响强度是始终保持不变的，如公式所示：ˆ=abxy+对于因变量的预测值可以被分解成两部分：常量（constant）：x取值为零时y的平均估计量，可以被看成是一个基线水平回归部分：它刻画因变量Y的取值中，由因变量Y与自变量X的线性关系所决定的部分，即可以由X直接估计的部分Ŷ：y的估计值（所估计的平均水平），表示给定自变量的取值时，根据公式算得的y的估计值a：常数项，表示自变量取值均为0时因变量的平均水平，即回归直线在y轴上的截距多数情况下没有实际意义，研究者也不关心b：回归系数，在多变量回归中也称偏回归系数。

自变量x 改变一个单位，y估计值的改变量。

即回归直线的斜率估计值和每一个实测值之间的差被称为残差。

它刻画了因变量y 除了自变量x 以外的其它所有未进入该模型，或未知但可能与y 有关的随机和非随机因素共同引起的变异，即不能由x 直接估计的部分。

为了方程可以得到估计，我们往往假定i 服从正态分布N(0,σ2)。

ii e bx a y ++= 案例：销量影响因素分析某专门面向年轻人制作肖像的公司计划在国内再开设几家分店，收集了目前已开设的分店的销售数据(Y ，万元)及分店所在城市的16岁以下人数(X1，万人)、人均可支配收入(X2，元)，数据见reg.sav 。

试进行统计分析。

实际上拟合的模型如下：2211ˆx b x b a y++=这个表达式：常数项表示，16岁以下0人，可支配0元，预期的销售额的方程。

i i i i i e x b x b a e yy +++=+=2211ˆ这个表达式中的B1X1表示，当人均可支配收入不变时，相应的每增加一个单位人数，销售额会增加b1个单位SPSS 实现过程分析——回归——线性——将自变量和因变量选入框中，点击继续输出四张表格第1张表格为变量的筛选过程，变量信息和所选方法总模型的汇总报告如果用于预测的效果可从该表的数据中看出。

SPSS生存分析过程SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款常用的统计分析软件，它提供了许多功能强大的数据分析方法，其中包括生存分析（Survival Analysis）。

生存分析适用于研究时间至关重要的事件或结果的数据，例如疾病的存活时间、机械故障的发生时间等。

下面将介绍SPSS生存分析的具体过程。

一、数据准备在进行生存分析之前，首先需要准备好相关的数据。

常见的生存分析数据包括个体的生存时间（或称为观察时间）、生存状态（生存/死亡）、以及一些影响因素（如性别、年龄、治疗方式等）。

在SPSS中，可以将这些数据保存在一个数据集中，每一行代表一个个体，每一列代表一个变量。

二、加载数据集打开SPSS软件，选择“文件”-“打开”-“数据”，然后选择相应的数据文件进行加载。

三、生存曲线估计1.选择“分析”-“生存”-“生存曲线”菜单，打开生存曲线分析对话框。

2.将生存时间变量拖放到“时间”框中，将生存状态变量拖放到“事件”框中。

3. 选择评估生存函数类型，默认为“Kaplan-Meier”方法。

4.设置显著性水平，默认为0.055.点击“确定”按钮，即可生成生存曲线图。

生存曲线图显示了不同时间点上个体存活的比例。

根据生存曲线图，可以观察到存活时间的变化趋势，比较不同组别（如性别、年龄组别等）之间的存活差异。

四、生存分析模型除了生存曲线图，我们还可以进行更深入的生存分析，包括拟合生存分析模型和进行相关统计检验。

1. 选择“分析”-“生存”-“Cox 比例风险”菜单，打开Cox比例风险模型对话框。

2.将生存时间变量拖放到“时间”框中，将生存状态变量拖放到“事件”框中。

3.选择将影响因素拖放到“因素”框中，可以同时拖放多个因素进行分析。

选中的因素将出现在“选择项”列表中。

4.点击“方法”按钮，选择要使用的估计方法，如“法向向似然估计”。

5. 点击“确定”按钮，即可生成Cox比例风险模型的结果报告。

生存分析SPSS生存分析是一种用于研究事件发生时间的统计方法，主要应用于医学研究领域，如生存时间、康复时间、心脏事件等的研究。

SPSS是一种常用的统计分析软件，可以用于进行生存分析。

生存分析的核心概念是生存函数和风险函数。

生存函数描述了一些时刻前存活的个体比例，而风险函数描述了在一些时刻内发生事件的个体比例。

通过生存函数和风险函数，可以得到不同因素对事件发生的影响程度。

生存分析常用的方法包括Kaplan-Meier法、Cox比例风险模型等。

使用SPSS进行生存分析的步骤如下：1.导入数据：在SPSS中，将数据导入到工作区，确保数据格式正确。

2.创建生存时间变量：根据研究需求，将事件发生的时间变量（如存活时间）输入到SPSS中。

3.创建事件变量：根据事件发生的情况，创建对应的事件变量（如生存状态），通常用1表示事件发生，0表示事件未发生。

4.进行生存函数分析：在SPSS的菜单栏中选择“分析”->“生存分析”->“生存函数”，将生存时间变量和事件变量输入到对应的框中，选择相应的统计量。

6.进行风险函数分析：在SPSS的菜单栏中选择“分析”->“生存分析”->“风险函数”，将生存时间变量和事件变量输入到对应的框中，选择相应的统计量。

7. 进行Cox比例风险模型分析：在SPSS的菜单栏中选择“分析”->“生存分析”->“Cox回归”，将生存时间变量和事件变量以及其他影响因素输入到对应的框中，进行模型拟合和参数估计。

8. 结果解读：分析结果会给出生存函数曲线、风险函数曲线以及Cox模型的参数估计和显著性检验结果。

根据研究问题进行合理解读，并绘制相应的图表和报告。

需要注意的是，进行生存分析时要选择适当的方法和模型，并考虑各种假设的合理性。

此外，对数据的质量和可靠性也要进行充分的检查和验证。

总结起来，SPSS是一种功能强大的统计分析软件，可以用于进行生存分析。

在使用SPSS进行生存分析时，需要导入数据、创建变量、选择适当的分析方法和模型，并对结果进行合理解读和报告。

SPSS生存分析过程SPSS生存分析是一种统计方法，用于分析生存数据，以估计特定事件发生的概率。

生存数据通常指描述个体或物体生存时间的时间数据，以及相关因素对个体生存时间的影响。

生存时间可以是一些事件的发生时间，例如死亡，失业，或者产品的失效时间。

1.数据准备：首先，需要将生存数据导入到SPSS软件中。

生存数据通常包含两列：一列是“时间”变量，表示每个个体从起始时间开始到特定事件发生的时间段；另一列是“事件”变量，表示该事件是否发生（例如，1表示事件已发生，0表示事件未发生）。

如果数据还包含其他相关因素，例如个体特征或处理组别，也需要导入到SPSS中。

2.生存函数估计：在SPSS软件中，选择“生存分析”功能，在对话框中选择合适的数据集和变量。

然后，在“非参数生存估计”选项中，选择适当的方法来估计生存函数。

常见的生存函数估计方法有卡普兰-梅尔法（Kaplan-Meier）估计和纳尔逊-艾伦估计。

此过程将计算每个时间点的生存率和累积生存率。

3.生存曲线绘制：在生存函数估计后，可以选择将生存曲线绘制出来以直观地展示结果。

在SPSS软件中，选择“曲线图”选项，在对话框中选择适当的数据集和变量。

然后，选择“生存曲线”类型，并进行必要的设置，例如选择颜色和样式。

生成的生存曲线可以展示不同组别或条件下的生存状况。

4.半参数模型拟合：半参数模型（如Cox比例风险模型）可以用来研究不同因素对生存时间的影响。

在SPSS软件中，选择“生存分析”功能，在对话框中选择合适的数据集和变量。

然后，在“半参数模型”选项中选择适当的模型，例如Cox比例风险模型。

进行模型拟合后，可以查看各个因素的风险比（Hazard Ratio）和置信区间，了解不同因素对生存时间的影响。

5.结果解释：对于生存分析的结果解释，需要考虑生存率、生存曲线及相关因素的影响。

可以根据生存函数估计结果和生存曲线来比较不同组别、条件或处理下的生存状况。

通过半参数模型拟合的结果，可以解释不同因素对生存时间的影响程度和方向。

生存分析SPSS解析
生存分析（Survival Analysis）是一种用于研究时间直到一些事件
发生的技术，例如死亡、发病或失败。

SPSS是一种常用的统计软件，可
以进行生存分析的操作和解析。

在生存分析中，最常用的分析方法是Kaplan-Meier生存曲线和Cox比例风险模型。

下面将详细介绍生存分析
的SPSS解析。

首先，从SPSS菜单栏选择“分析（Analyze）”-“生存（Survival）”-“生存（Survival）”。

接下来，我们需要选择解释变量或是协变量，这些变量可以影响事件
发生的可能性。

可以从右侧的“协变量（Covariates）”框中选择变量，
并将其拖动到“协变量（Covariates）”框中。

点击“确定（OK）”按钮后，SPSS会生成生存分析结果。

可以在输
出窗口中查看生存分析的结果和图表。

对于Kaplan-Meier生存曲线，可
以观察随时间推移生存率的变化和生存函数的形状。

对于Cox比例风险模型，可以观察每个协变量对事件发生的影响。

根据生存分析结果，可以得出一些结论，例如一些协变量对生存率的
显著性影响、一些时间点的生存率等。

此外，在生存分析中，还可以进行
生存曲线的比较和组间差异的检验，例如Log-rank检验。

综上所述，SPSS提供了方便快捷的工具来进行生存分析的操作和解析。

通过选择相应的变量、设置和结果输出，可以对时间直到事件发生的
数据进行生存分析，并得出相关的结论。

生存分析是一种重要的统计方法，可以用于研究和预测各种事件发生的概率和时间。

SPSS统计分析⾼级教程第3版张⽂彤课后答案SPSS统计分析⾼级教程张⽂彤董伟课后习题答案本书作者是国内*著旬的SPSS培训师，曾作为SPSS官⽅培训师，⼀⼿协助SPSS中国建⽴其统计培训体系，具有丰富的数据分析/统计软件培训经验；本书是作者多年使⽤SPSS进⾏教学、科研与项⽬实战⼯作的经验结晶；本书基于IBM SPSS Statistics 24中⽂版，从统计分析实战的⾓度详细介绍了SPSS的各种⾼级统计分析功能，和《SPSS统计分析基础教程》（第3扫⼀扫⽂末在⾥⾯回复答案+SPSS统计分析⾼级教程⽴即得到答案版）⼀起构成了对该软件的全⾯介绍。

本书既可作为⾼等学校统计学相关课程教材，也可作为培训类教材。

本书全⾯、系统地介绍了各种多变量统计模型、多元统计分析模型、智能统计分析⽅法的原理和软件实现，是⼀本使⽤SPSS进⾏⾼级统计分析的实⽤性很强的指导书和参考书。

本书共分4个部分，分别是⼀般线性模型、线性混合模型与⼴义线性模型，回归模型，多元统计分析⽅法，以及其他统计分析⽅法。

本书基于IBM SPSS Statistics 24中⽂版，并结合作者多年的统计分析实战经验和SPSS⾏业应⽤经验，侧重对统计新⽅法、新观点的讲解，在保证统计理论严谨权威的同时注重叙述的浅显易懂，使本书更加易学易⽤。

本书可作为⾼等学校本科⽣和研究⽣统计学相关课程教材，也可作为市场营销、⾦融、财务、⼈⼒资源管理等⾏业中需要做数据分析的⼈⼠，或从事咨询、研究、分析等⼯作的⼈⼠的参考书。

张⽂彤，是国内统计软件教学和统计学⽹络教学，特别是张⽂彤董伟SPSS统计分析⾼级教程课后习题答案SPSS软件教学的开拓者，2001年以来协助SPSS中国公司⼀⼿建⽴了其国内的培训体系，是国内最为知名的SPSS培训师之⼀。

张⽂彤博⼠在复旦⼤学任教期间，同时保持着与统计应⽤相关业界各前沿领域的密切接触，在数据挖掘应⽤、市场研究应⽤等领域经验丰富。

市场研究⽅⾯，曾为知名跨国公司完成了中国城市⼥性市场细分模型、销量预测模型、商圈选址模型等项⽬，数据挖掘⽅⾯则在基因数据分析、医疗费⽤数据分析、公共卫⽣应急预警系统等⽅⾯进⾏了深⼊研究，并协助完成多项IT、电信、税务、银⾏张⽂彤董伟SPSS统计分析⾼级教程课后习题答案等⾏业的数据挖掘项⽬。

SPSS Survival(生存分析)菜单SPSS Survival菜单包括Life Tables过程、Kaplan-Meier过程、Cox Regression过程、Cox w/Time-Dep Cov过程。

这里只介绍Life Tables过程和Kaplan-Meier过程。

Life Tables过程Life Tables过程用于：1、估计某生存时间的生存率。

2、绘制各种曲线如生存函数、风险函数曲线等。

3、对某一研究因素不同水平的生存时间分布进行比较，控制另一因素后对研究因素不同水平的生存时间分布进行比较，包括从总体上比较和不同水平之间进行两两比较。

一、建立数据文件定义两个列变量：时间变量：取名“time”，label标上“survival time(week)”。

生存状态变量：取名“status”，并赋值：0=“删失”，1=“死亡”。

二、操作过程从菜单选择1、Analyze==>Survival ==>Life Tables2、Time框：选入time3、Display Time Intervals框：在by前面的框内填入生存时间上限，本例填入20（此区间必须包括生存时间的最大值）；在by后面的框内填入生存时间的组距，本例填入5，以保证结果列出“15-”的组段。

4、Status框：选入status；击define events钮,在single value框右边的空格中输入15、单击Option按钮，弹出对话框：●Life Table(s) 输出寿命表，系统默认● Plots: 选Survival（累积生存函数曲线）击Continue6、单击OK钮附：界面说明图1 寿命表主对话框【Time】框选入生存时间变量。

【Display Time Intervals】框欲输出生存时间范围及组距。

在by前面的框内填入生存时间上限，本例填入200（此区间必须包括生存时间的最大值）；在by后面的框内填入生存时间的组距，本例填入20，以保证结果列出“100-”的组段。

SPSS数据分析—生存分析SPSS（统计分析软件）是一种常用的数据分析工具，可以进行各种统计分析，包括生存分析。

生存分析是一种用于研究时间相关性数据的统计方法，主要用于分析个体从其中一起始时间到其中一终止事件（通常是死亡或失效）的时间间隔。

生存分析的关键概念是生存函数和生存时间。

生存函数是一个描述个体在时间t下仍然存活的比例的函数，通常用S(t)表示。

生存时间是从个体入组（或开始）到终止事件发生的时间间隔。

SPSS可以进行生存分析的工作流程如下：1.导入数据：打开SPSS软件，导入包含所需数据的数据文件。

确保数据集包含需要的变量，如生存时间和事件状态（例如，是否死亡或失效）。

2.数据清理：检查数据集并进行必要的数据清理。

确保没有缺失值和异常值，以及确保数据是完整和准确的。

3. 运行生存分析：在SPSS软件中，选择适当的生存分析方法，如Kaplan-Meier（KM）法或Cox回归模型。

然后，输入所需的变量和参数，并运行生存分析。

- Kaplan-Meier（KM）法是一种非参数方法，用于估计生存函数。

它可以根据不同的参照组进行生存曲线的比较，并根据log-rank检验评估差异的统计显著性。

- Cox回归模型是一种半参数方法，用于估计生存时间与多个预测变量之间的关系。

它可以确定这些预测变量对生存时间的影响，并计算其风险比（hazard ratio）。

4.解释和报告结果：根据分析的结果，解释生存曲线和相关的统计显著性。

报告风险比和其统计显著性，并讨论其他发现和观察。

生存分析可以在许多领域中使用，如医学研究、流行病学、社会科学和金融研究。

它可以用于评估治疗方法的效果、分析因素对生存时间的影响、预测个体的生存概率等。

总之，SPSS是一种强大的工具，可以进行各种统计分析，包括生存分析。

使用SPSS进行生存分析，可以帮助研究人员从时间相关性数据中提取有关生存时间和生存概率的有用信息，并对数据进行进一步的解释和报告。

对 Windows 操作界面不熟悉的朋友可参见 SAS 入门第一课中的相关内容。对 数据表界面操作不熟悉的朋友可先学习一下 EXCEL 的操作（因为它的帮助是中文 的）。
有的 SPSS 系统打开时会出现一个导航对话框，请单击右下方的 Cancer 按钮， 即可进入上面的主界面。
1.1.2 定义变量
让我们把要做的事情理理顺：首先要做的肯定是打开计算机（废话），然后 进入瘟 98 或瘟 2000（还是废话，以下省去废话 2 万字），在进入 SPSS 后，具 体工作流程如下：
1. 将数据输入 SPSS，并存盘以防断电。 2. 进行必要的预分析（分布图、均数标准差的描述等），以确定应采 用的检验方法。 3. 按题目要求进行统计分析。 4. 保存和导出分析结果。 下面就按这几步依次讲解。
该资料是定量资料，设计为成组设计，因此我们需要建立两个变量，一个变 量代表血磷值，习惯上取名为 X，另一个变量代表观察对象是健康人还是克山病 人，习惯上取名为 GROUP。
对数据的统计分析格式不太熟悉的朋友请先学习统计软件第一课。 选择菜单 Data==>Define Variable。系统弹出定义变量对话框如下： 该变量定义对话框在 SPSS 10.0 版中已被取消，这里的操作只适合 9.0～7.0 版的用户。
第一列的名称已经改为了“group”，这就是我们所定义的新变量 “group”。 现在我们来建立变量 X。单击第一行第二列的单元格，然后选择菜单 Data==>Define Variable，同样，将变量名改为 X，然后确认。此时 SPSS 的数 据管理窗口如下所示：
对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术关，通系电1，力过根保管据护线生高0不产中仅工资2艺料22高试2可中卷以资配解料置决试技吊卷术顶要是层求指配，机置对组不电在规气进范设行高备继中进电资行保料空护试载高卷与中问带资题负料2荷试2，下卷而高总且中体可资配保料置障试时2卷，32调需3各控要类试在管验最路；大习对限题设度到备内位进来。行确在调保管整机路使组敷其高设在中过正资程常料1工试中况卷，下安要与全加过，强度并看工且25作尽52下可22都能护可地1关以缩于正小管常故路工障高作高中；中资对资料于料试继试卷电卷连保破接护坏管进范口行围处整，理核或高对者中定对资值某料，些试审异卷核常弯与高扁校中度对资固图料定纸试盒，卷位编工置写况.复进保杂行护设自层备动防与处腐装理跨置，接高尤地中其线资要弯料避曲试免半卷错径调误标试高方中等案资，，料要编试求5写、卷技重电保术要气护交设设装底备备置。4高调、动管中试电作线资高气，敷料中课并设3试资件且、技卷料中拒管术试试调绝路中验卷试动敷包方技作设含案术，技线以来术槽及避、系免管统不架启必等动要多方高项案中方；资式对料，整试为套卷解启突决动然高过停中程机语中。文高因电中此气资，课料电件试力中卷高管电中壁气资薄设料、备试接进卷口行保不调护严试装等工置问作调题并试，且技合进术理行，利过要用关求管运电线行力敷高保设中护技资装术料置。试做线卷到缆技准敷术确设指灵原导活则。。：对对在于于分调差线试动盒过保处程护，中装当高置不中高同资中电料资压试料回卷试路技卷交术调叉问试时题技，，术应作是采为指用调发金试电属人机隔员一板，变进需压行要器隔在组开事在处前发理掌生；握内同图部一纸故线资障槽料时内、，设需强备要电制进回造行路厂外须家部同出电时具源切高高断中中习资资题料料电试试源卷卷，试切线验除缆报从敷告而设与采完相用毕关高，技中要术资进资料行料试检，卷查并主和且要检了保测解护处现装理场置。设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。

第十四章生存分析第十四章生存分析第一节LifeTable过程14.1.1主要功能14.1.2实例操作第二节Kaplan-Meier过程14.2.1主要功能14.2.2实例操作第三节CoxRegreion过程14.3.1主要功能14.3.2实例操作在临床诊疗工作的评价中，慢性疾病的预后一般不适合用治愈率、病死率等指标来考核，因为其无法在短时间内明确判断预后情况，为此，只能对患者进行长期随访，统计一定时期后的生存或死亡情况以判断诊疗效果。

这就是生存分析。

返回目录返回全书目录14.1.2实例操作［例14-1］用中药+化疗〔中药组，16例〕和单纯化疗〔对照组，10例〕两种疗法治疗白血病患者后，随访记录存活情况如下所示，试比拟两组的生存率。

中药组对照组随访月数是否死亡随访月数是否死亡1021213186192698643943124否是是否否是是否是是是是否否否否21371161113177是否是是否否否否否否14.1.2.1数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：随访月数的变量名为TIME，是否死亡的变量名为DEATH，分组〔即中药组与对照组〕的变量名为GROUP。

输入原始数据：随访月数按原数值；是否死亡的，是为1，否为0；分组的，中药组为1，对照组为2。

14.1.2.3结果解释在结果输出窗口中将看到如下统计数据：共有26个观察对象进入分析。

系统先显示中药组〔group=1〕的生存状况寿命表，按用户指定，从0月起，隔2个月直至42个月〔原指定从0—48个月，但因42个月后，生存概率已为0，故42个月后至48个月的生存状况不再显示〕，分别显示进入该时点例数〔NumberEntrngthiIntrvl〕、从该时点失去的例数〔NumberWdrawnDurongIntrvl〕、该时点暴露于死亡危险的例数〔NumberExpodtoRik〕、该时点死亡的例数〔NumberofTermnlEvent〕、该时点死亡概率〔PropnTerminating〕、该时点生存概率〔Propnurviving〕、该时点末生存率〔PropnurvatEnd〕、单位时点的累积概率〔CumulProbabilityDenty〕、该时点风险比例〔HazardRate〕、生存率的标准误〔EofCumulurviving〕、单位时点累积概率的标准误〔EofProbabilityDenty〕、风险比例的标准误〔EofHazardRate〕。