生存分析SurvivalAnalysis

⽣存分析（survivalanalysis）⼀、⽣存分析(survival analysis)的定义 ⽣存分析：对⼀个或多个⾮负随机变量进⾏统计推断，研究⽣存现象和响应时间数据及其统计规律的⼀门学科。

⽣存分析：既考虑结果⼜考虑⽣存时间的⼀种统计⽅法，并可充分利⽤截尾数据所提供的不完全信息，对⽣存时间的分布特征进⾏描述，对影响⽣存时间的主要因素进⾏分析。

⽣存分析不同于其它多因素分析的主要区别点：⽣存分析考虑了每个观测出现某⼀结局的时间长短。

应⽤场景 什么是⽣存？⽣存的意义很⼴泛，它可以指⼈或动物的存活（相对于死亡),可以是患者的病情正处于缓解状态（相对于再次复发或恶化），还可以是某个系统或产品正常⼯作（相对于失效或故障），甚⾄可是是客户的流失与否等。

在⽣存分析中，研究的主要对象是寿命超过某⼀时间的概率。

还可以描述其他⼀些事情发⽣的概率，例如产品的失效、出狱犯⼈第⼀次犯罪、失业⼈员第⼀次找到⼯作等等。

在某些领域的分析中，常常⽤追踪的⽅式来研究事物的发展规律，⽐如研究某种药物的疗效，⼿术后的存活时间，某件机器的使⽤寿命等。

在医学研究中，常常⽤追踪的⽅式来研究事物发展的规律。

如，了解某药物的疗效，了解⼿术的存活时间，了解某医疗仪器设备使⽤寿命等等。

对⽣存资料的分析称为⽣存分析。

所谓⽣存资料就是描述寿命或者⼀个发⽣时间的数据。

更详细的说⼀个⼈的⽣存时间的长短与许多因素有联系的，研究因素与⽣存时间的联系有⽆及程度⼤⼩，称为⽣存分析。

例如研究病⼈感染了病毒后，多长时间会死亡；⼯作的机器多长时间会发⽣崩溃等。

这⾥“个体的存活”可以推⼴抽象成某些关注的事件。

所以SA就成了研究某⼀事件与它的发⽣时间的联系的⽅法。

这个⽅法⼴泛的⽤在医学、⽣物学等学科上，近年来也越来越多⼈⽤在互联⽹数据挖掘中，例如⽤survival analysis去预测信息在社交⽹络的传播程度，或者去预测⽤户流失的概率。

⽣存分析研究的内容 1.描述⽣存过程 研究⽣存时间的分布特点，估计⽣存率及平均存活时间，绘制⽣存曲线等，根据⽣存时间的长短，可以估算出各个时点的⽣存率，并根据⽣存率来估计中位⽣存时间，也可以根据⽣存曲线分析其⽣存特点，⼀般使⽤Kaplan-Meier法和寿命表法。

生存分析（Survivalanalysis）生存分析（Survival analysis）是研究影响因素与生存时间和结局关系的方法。

简单的说就是要分析影响因素是否与结局相关，还要分析影响因素与结局出现时间关系。

生存分析中的最主要有以下几个概念：生存时间（Survival time）是指从某起点事件开始到被观测对象出现终点事件所经历的时间，如从疾病确诊到进展/死亡的时间；生存时间有两种类型：•第一种是完全数据（Complete data），指被观测对象从观察起点到出现终点事件所经历的时间；•第二种是截尾数据（Consored data），截尾数据的产生主要有三个原因，失访（Loss offollow-up）、退出和终止。

失访和退出都是在试验还没有结束时，研究者就已经追踪不到数据了，而终止是研究已经结束仍未观察到患者结局。

截尾数据过多会影响生存分析的效果。

死亡概率（Mortality probability）是指某段时间开始时生存的个体在该段时间内死亡的可能性大小；生存概率（Survival probability）是指某段时间开始时存活的个人至该时间结束时仍然存活的可能性大小；以下我们简单展示两个生存分析常用的方法：Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型。

本次用到的数据和上期logistic用到的数据一样，都是虚构。

一、各变量的含义二、单因素生存分析程序如下：data survival_analysis;input SampleID$ Age Gender Primary_site Vascular_invasion GeneA GeneB GeneC Outcome$PFS;if Outcome='PD' then Outcome1=1;else Outcome1=0;cards;T1 1 1 0 0 1 1 1 PD155T2 1 0 0 1 1 1 1 PD247T3 1 1 0 1 0 0 0 PD51……T68 0 1 0 0 0 0 0 SD 40T69 1 1 0 0 0 0 0 SD 139T70 1 0 0 1 1 1 1 SD 238;run;proc print;run;proc lifetest plots=(s,ls,lls) data=survival_analysis;*plots选项分别绘制S图，LS图和LLS图;time PFS*Outcome1(0);strata Age;run;以GeneB单因素分析结果为例：GeneB突变与未突变两条生存曲线比较的假设检验结果显示，两条曲线差异有统计学意义，表明突变与未突变人群的PFS差异有统计学意义。

SPSS生存分析生存分析（Survival Analysis），也称为事件分析（Event Analysis）或持续时间分析（Duration Analysis），是一种统计方法，用于研究事件的发生和结束时间，如生命、疾病治愈、工作停留时间等。

生存分析的目的是研究一组对象的生命周期，并了解特定因素对事件发生和结束的影响。

在这种分析中，对象可以是个体、组织、产品等。

常见的应用包括生物医学研究、流失分析、医疗保险研究和个体退休研究等。

生存分析的关键概念是生存函数和风险函数。

生存函数是描述一个对象存活到给定时间的概率，通常用生存曲线表示。

风险函数描述了一个对象在给定时间点发生事件的风险，它可以用来比较不同组之间事件发生的差异。

在进行生存分析时，常用的统计模型包括Kaplan-Meier法、Cox比例风险模型和加速失效时间模型。

Kaplan-Meier法用于无偏估计生存函数，能够考虑有丢失数据和不完全随访的情况。

Cox比例风险模型可以用来估计各种相关因素对事件发生的相对风险，而加速失效时间模型可以考虑随时间变化的风险因素。

在使用SPSS进行生存分析时，首先需要导入数据并定义目标事件和截尾事件。

然后，可以使用Kaplan-Meier法绘制生存曲线，并进行生存函数的比较。

同时，也可以使用Cox比例风险模型来估计不同因素对事件发生的影响，并计算相对风险。

除了基本的生存分析方法外，SPSS还提供了许多扩展功能，如处理丢失数据、处理时间依赖变量和处理集群数据等。

这些功能可以帮助研究人员更好地分析和解释生存数据。

总之，生存分析是一种有力的统计方法，可以用于研究事件发生和结束的时间，并评估相关因素对事件的影响。

使用SPSS进行生存分析可以方便地进行数据处理、模型拟合和结果解释，使研究人员能够深入了解事件发生的模式和原因。

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。