医学统计学SPSS生存分析实例

实战利用SPSS进行生存分析生存分析（Survival Analysis）是一种用于分析个体在一定时间内发生其中一事件的概率的统计方法。

生存分析可以用于疾病的生存时间分析、产品寿命分析、客户流失分析等。

SPSS是一种常用的统计分析软件，可以进行生存分析的实证研究。

生存分析的基本概念包括：生存时间（Survival Time）、生存率（Survival Rate）、累积风险（Cumulative Hazard）以及生存函数（Survival Function）等。

生存时间是指个体从其中一起始点到发生其中一事件所经过的时间。

生存率是指个体在其中一时间点存活下来的概率，也称为存活函数。

累积风险是指个体在其中一时刻前发生其中一事件的风险累积值。

进行生存分析的步骤包括：导入数据、设置生存时间和事件变量、选择合适的生存分析方法、进行分析和结果解释。

首先，在SPSS中导入数据。

可以将数据以Excel格式保存，然后在SPSS中选择File->Open->Data，选择相应的文件导入。

选择合适的生存分析方法。

SPSS提供了多种生存分析方法，如Kaplan-Meier生存曲线、Cox回归模型等。

选择合适的方法可以根据研究目的和数据特点来确定。

例如，如果想了解不同因素对生存时间的影响，可以选择Cox回归模型。

在SPSS中，可以使用Analyze->Survival->Survival，然后选择合适的方法进行分析。

进行生存分析。

根据选择的方法，SPSS会输出相应的结果。

例如，对于Kaplan-Meier生存曲线分析，SPSS会生成生存曲线和相应的生存率表格；对于Cox回归模型，SPSS会输出回归系数、风险比率等统计结果。

可以通过点击Results窗口中的相应选项来查看结果。

结果解释。

根据生存分析结果，可以解读生存曲线、计算生存率、比较不同组别间的生存差异等。

对于Kaplan-Meier生存曲线，可以通过图形来比较不同组别的生存率；对于Cox回归模型，可以根据回归系数和风险比率来解释不同因素对生存时间的影响。

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。

SPSS生存分析生存分析（Survival Analysis）是一种统计方法，用于研究时间到达一些特定事件的概率。

该方法适用于各种学科领域，包括医学、社会科学、工程等，可以分析个体在不同时间点发生一些事件的风险。

生存分析的基本概念是生存函数和生存时间。

生存函数描述了在给定时间点之前没有发生事件的个体比例。

生存时间是指个体从起始时间点到达特定事件的时间。

生存分析的目标是估计生存函数，并比较不同因素对生存时间的影响。

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，它提供了进行生存分析的功能。

以下将以SPSS进行生存分析为例，介绍生存分析的具体步骤。

首先，需要准备数据。

数据应包括个体的起始时间点和观察时间（或终止时间），以及是否发生特定事件的信息。

数据应按照个体的起始时间点排序。

在SPSS中，选择"Analyze"菜单下的"Survival"子菜单，然后选择"Kaplan-Meier"。

在弹出的窗口中，将起始时间点和观察时间字段分别拖放到"Time"和"Censored Time"框中，将事件发生与否的字段拖放到"Censoring Variable"框中。

点击"OK"按钮运行分析。

SPSS将输出生存函数曲线图和表格。

生存函数曲线图显示了在不同时间点的生存概率，曲线下降表示生存概率下降，即事件发生的风险增加。

生存函数表格列出了不同时间点的生存概率和标准误差。

通过观察曲线和表格，可以初步了解生存情况和影响生存的因素。

如果需要进一步比较不同因素对生存时间的影响，可以使用SPSS的"Analyze"菜单下的"Survival"子菜单中的其他功能，比如"Log-rank"检验、Cox回归模型等。

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。

SPSS分析技术：⽣存分析的寿命表法；聊聊寿命表法与Kaplan前⾯推送了⽣存分析的基本理论及Kaplan-Meier法的使⽤过程：数据分析技术：⽣存分析；⽣存分析起于医学研究，却不囿于医学研究SPSS分析技术：⽣存分析的Kaplan-Meier法；普及点肝脏的常识，护肝需要良好的⽣活习惯！今天要介绍利⽤寿命表进⾏⽣存分析。

上⾯的⽂章中介绍过Kaplan-Meier法和寿命表都能⽤于分析单个因素不同⽔平之间的⽣存时间分布⽐较。

虽然Kaplan-Meier法是更为常⽤的分析⽅法，但是它也有缺陷，需要准确记录事件和删失的发⽣时点。

某些事件的发⽣和删失是没有外在表现的，特别是某些慢性疾病，需要定期检查才能得知事件有没有发⽣。

例如，定义事件为癌症复发，复发发⽣的时点往往⽆法及时发现并准确记录发⽣时间，通常的做法是通过定期检查⾝体来追踪是否复发，这时记录的⽣存时间为时段数据，这时采⽤寿命表法更加合适。

案例分析⽣活是数据分析的来源，这也是草堂君做⽣活统计学公众号的初衷，因此草堂君在介绍每种数据分析⽅法时，都会基于案例数据的分析背景介绍⼀些⽣活常识。

真所谓⽣活中来、⽣活中去，希望⼤家在学习的同时拓展⼤家的知识⾯。

喜欢就下⽅点个赞，留个⾔吧！癌症泛指所有的恶性肿瘤，是由癌细胞引起的严重疾病，致死率极⾼。

癌细胞是⼀种变异的细胞，是产⽣癌症的病源，癌细胞与正常细胞的不同之处在于其有⽆限增殖的能⼒，⽽且还会局部侵⼊周遭正常组织甚⾄经由体内循环系统或淋巴系统转移到⾝体其他部位。

癌细胞的⽆限增殖会破坏正常的细胞组织，导致出⾎、坏死、溃疡，造成⼈体消瘦、⽆⼒、贫⾎、⾷欲不振、发热以及严重的脏器功能受损等，最终造成患者死亡。

随着⼈类平均寿命的延长，癌症对⼈类的威胁越来越⼤，已经成为我国城乡居民的最主要死因。

引起癌症的因素通常有不良的⽣活习惯（吸烟、喝酒、污染⽔和霉变⾷品等）；⽣活环境（接触有毒化学物质等）；⽣物因素（真菌病毒等）等这些有害因素。

如何用SPSS做生存分析（TCGA数据举例）生存分析是评价疾病预后的一个重要分析方法，尤其是在肿瘤研究中。

之前我们介绍过好几个肿瘤生存分析的在线工具，比如KM plotter，Onclnc，GEPIA等等（生存分析，这个网站还不错！，懒人怎么做肿瘤病人的生存分析？）。

有童鞋反映说这几个工具分析出来的结果咋不一样呢？原因主要有：1、在线工具的数据样本来源不同，大致上是KM plotter（TCGA 数据+GEO数据）>GEPIA（TCGA数据）>Onlnc（部分TCGA数据）2、分析时样本剔除的标准有所不同。

此外，在线工具分析的结果你无法得到入选分析样本的临床数据，也无法得到下图这样分类更加详细的生存分析结果。

（硕士论文：浙江省常见恶性肿瘤生存分析）所以有的时候还是得自己亲自动手做不做生存分析，今天就给大家介绍一下如何用SPSS分析对TCGA数据库中的肿瘤（肺腺癌）数据进行生存分析。

（SPSS版本是16.0的，还是英文的，从一个留学的同学那拷来的，一直没换，大家将就着看吧）首先是下载TCGA的临床数据和测序数据（FPKM数据），这一步可以用简易TCGA下载工具这个小工具来处理（这么好用的TCGA 数据下载工具？！）。

得到临床数据后，我们需要得到Over survival（OS）的数据，如果病人死亡了，OS就等于days to death，如果还活着，那就等于days to last followup。

而没有数据的病例就是我们需要剔除的条目了。

得到OS的数据之后，我们可以选择不同的临床信息进行生存分析，比如TNM分级，吸烟与否，治疗方式等等。

我们以抽烟为例，Not Availale为不抽烟病例，其他为抽烟的病例。

根据存活与否排序，得到OS的数据，再根据OS排序，删除没有生存信息的数据再看下吸烟情况，不吸烟的人似乎有点少，看来得肺腺癌的还是吸烟的多啊。

考虑到“节目效果”，这里把吸烟史=1的也归到不吸烟组。

三组不同治疗方法生存分析spss三组不同治疗方法生存分析，统计结果表明：不管是手术切除还是放射治疗，患者能活多久都与其年龄密切相关。

通过对术前各种因素的比较和患者在发病中不同时间点的数值比较，能够更准确地评估预测患者的生存情况，这就为制定合理的治疗方案提供了有力依据。

在多学科交叉领域广泛应用一、根据死亡率和危险因素进行分层的治疗分析二、根据疾病严重程度进行分层的治疗分析。

本研究由于未设定观察时间长短以及因经济问题无法进行三组之间直接的对比分析。

但从临床实际出发来看，患者的治疗效果与疾病严重程度呈正相关性。

患者所处的年龄，尤其是合并症的多少是决定其预后的重要影响因子；如果患者既往没有任何不良习惯导致体质下降而造成感染和炎症加重等疾病；合并高血压、糖尿病、冠心病、高脂血症等基础性疾病也可增大其预后风险。

由此可见，在治疗初始阶段选择具备优势的技术才能使患者获得最佳治疗效果。

第一阶段（发现疾病到治疗）：急性期或亚急性期。

随着病情的加重，会诱发许多并发症，如充血性心力衰竭、肝功能异常、呼吸困难甚至昏迷。

另外，还可能合并肿瘤、脑卒中等严重疾病，如出现上述任意一项即属于严重事件，需要立即转入 ICU 进行抢救。

此阶段目标主要是控制病情，尽量减轻痛苦，改善患者预后，减少医疗费用支出。

第二阶段（治疗后6个月至12个月内）：慢性期。

此阶段的治疗重点是控制疾病，改善患者预后。

除继续药物干预之外，还可针对合并疾病采取中西医结合综合治疗，必要时给予介入治疗，以减轻疼痛，延缓疾病进展速度，延长患者生命周期。

第三阶段（康复期）。

该阶段指的是康复期至恢复期。

该阶段的任务仍然是对症治疗，促进身体机能的恢复。

这些工作虽然很繁琐，但却极为重要。

如果患者年纪较小且身体虚弱，则还应鼓励其参与户外锻炼，增强自身免疫力。

第十四章生存分析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。

第一节Life Tables过程14.1.1 主要功能调用此过程时，系统将采用即寿命表分析法，完成对病例随访资料在任意指定时点的生存状况评价。

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，试比较两组的生存率。

中药组对照组随访月数是否死亡随访月数是否死亡10 21213 18 6 19 26 9 8 6 43 9 4 31 24 否是是否否是是否是是是是否否21371161113177是否是是否否否否否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。

14.1.2.2 统计分析激活Statistics菜单选Survival中的Life Tables...项，弹出Life Tables对话框（图14.1）。

从对话框左侧的变量列表中选time，点击 钮使之进入time框；在Display Time Intervals栏中定义需要显示生存率的时点，本例要求从0个月显示至48个月，间隔为2个月，故在0 through框中输入48，在by框中输入2。

选death，点击 钮使之进入Status框，点击Define Event...钮弹出Life Tables:Define Event for Status Variable对话框，在Single value栏中输入1，表明death = 1为发生死亡事件者；点击Continue钮返回Life Tables对话框。

SPSS教程第十五课：生存分析信息来源：本站原创更新时间：2004-7-12 21:11:00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。

第一节 Life Tables过程14.1.1主要功能调用此过程时，系统将采用即寿命表分析法，完成对病例随访资料在任意指定时点的生存状况评价。

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，试比较两组的生存率。

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。

14.1.2.2 统计分析激活Statistics菜单选Survival中的Life Tables...项，弹出Life Tables 对话框（图14.1）。

从对话框左侧的变量列表中选time，点击 钮使之进入time框；在Display Time Intervals栏中定义需要显示生存率的时点，本例要求从0个月显示至48个月，间隔为2个月，故在0 through框中输入48，在by 框中输入2。

选death，点击 钮使之进入Status框，点击Define Event...钮弹出Life Tables:Define Event for Status Variable对话框，在Single value栏中输入1，表明death = 1为发生死亡事件者；点击Continue钮返回Life Tables 对话框。

选group，点击 钮使之进入Factor框，点击Define Range...钮，弹出Life Tables:Define Range for Factor Variable对话框，定义分组的范围，在Mininum框中输入1，在Maxinum框中输入2，点击Continue钮返回Life Tables对话框。

医学统计学SPSS生存分析实例生存分析(Survival Analysis)是一种统计方法，用于研究时间事件、生存时间和失败时间。

它可以用于预测生存时间，比如病人生存时间的分析，或者预测其中一种设备故障的时间分析等。

下面是一个医学统计学SPSS生存分析的实例，我们使用一份研究糖尿病患者的数据集进行分析。

该数据集包含了500名糖尿病患者的相关信息，包括患病时年龄、性别、BMI指数、高血压、吸烟等等。

我们的目标是分析不同因素对患者生存时间的影响。

首先，我们导入数据集并检查数据的完整性和准确性。

然后，我们进行数据预处理，包括对缺失数据的处理和离群值的处理。

接下来，我们使用Kaplan-Meier方法生成生存曲线。

生存曲线显示了患者在不同时间点的生存概率。

通过比较生存曲线，我们可以确定哪些因素对患者的生存时间有显著影响。

我们使用SPSS的Survival Analysis模块进行生存分析。

首先，我们选择一个目标变量，比如患者的生存时间。

然后，我们选择要分析的预测变量，比如年龄、性别、BMI指数、高血压和吸烟。

我们还可以选择分组变量，比如患者的病情程度，以便进一步比较。

接下来，我们进行分析。

SPSS将为每个预测变量生成相应的生存曲线和生存函数。

我们可以通过观察曲线的交叉点、陡峭程度和95%置信区间等指标来确定哪些因素对生存时间有显著影响。

在我们的实例中，我们发现年龄、BMI指数和高血压对患者的生存时间有显著影响。

年龄越大，BMI指数越高，高血压越严重的患者生存时间越短。

性别和吸烟并没有显著影响。

最后，我们可以使用Cox回归模型进行更进一步的生存分析。

Cox回归模型可以用于计算患者的风险比(Risk Ratio)，以评估各个变量对生存时间的贡献度。

我们可以根据回归系数和风险比来评估不同因素的相对重要性。

总结起来，医学统计学SPSS生存分析可以帮助我们理解不同因素对患者生存时间的影响。

通过研究生存曲线，我们可以评估治疗方法的有效性，优化诊断和治疗流程，并提供更好的病人护理。

实战利用SPSS进行生存分析用SPSS软件进行生存分析给大家介绍3种常用方法寿命表法、Kaplan-Meier分析法、Cox回归分析一、寿命表分析适用于大数据示例：若要研究性别对于肺病生存率有无区别，收集数据下列信息time：生存时间（单位天）status：0=存活，1=死亡sex：1=男，2=女操作步骤按步骤将数据导入(lung数据集来自于R内置数据)选定寿命表分析方法对各选项进行设置（其中注意状态设置：选取表示事件已发生的值）设置完所有选项后确认得到结果（可进行导出）1.得到存活表：该表给出了男女对应时间内存活和死亡人数，并计算了存活率、风险比等统计量2.中位数生存时间：即生存率为50%时，生存时间的平均水平；可知：生存时间的平均水平女士高于男士3.生存函数：男士较女士累计生存率下降快二、Kaplan-Meier分析适用于小样本示例：若要研究药物治疗对卵巢癌生存率有无区别，收集数据下列信息futime：生存时间（单位天）fustat：0=存活，1=死亡rx：1=未治疗，2=治疗操作步骤：按步骤将数据导入(ovarian数据集来自于R内置数据)选定Kaplan-Meier分析法，并对选项进行设置设置结束后确认，得到结果（可进行导出）1.生存表的均值和中位数、百分位数：可以看出治疗与未治疗有均值、四分位数略有差异2.整体比较：检验结果p值>0.05,证明治疗组与非治疗组差异不显著3.存活函数：治疗组较非治疗组生存结果好，但从假设检验结果来看差异不明显三、Cox回归分析示例:若要研究结肠癌治疗方式对患者生存时间的影响，收集了下面所示的数据：time：生存时间（单位天）status：0=存活，1=死亡rx：治疗方式，Obs=观察，Lev=方式1，Lev+5FU=方式2obstruct：0=无阻塞的结肠肿瘤，1=有阻塞的结肠肿瘤perfor：0=无结肠穿孔，1=有结肠穿孔extent：传播程度：1 =黏膜下层,2 =肌肉,3 =浆膜,4 =相邻结构操作步骤：导入结肠癌colon数据（R中内置数据）选定cox回归分析参数设置：协变量依次导入，方法按分析所需进行选择点击'分类'，协变量依次选入分类协变量点击'绘图'，勾选生存函数，主要变量为rx，将rx变量选入单线框中，绘制生存曲线点击'选项'，设置输出RR的95%置信区间。