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第十四章生存分析的SAS实现例14-2 McKelvey et al(1976)收集了3期的某型淋巴瘤患者的生存时间（天）。
分别是6，19，32，42，42，43+，94，126+，169+，207，211+，227+，253，255+，270+，310+，316+，335+，346+。
SAS分析程序SAS软件输出结果SAS软件输出结果解释该结果包含四个部分：第一部分用乘积极限法估计了生存率（Survival），死亡率（Failure），生存率的标准误（Survival Standard Error），死亡例数（Number Failed）和该时间点前的生存例数（Number Left）。
其中带有*号的表示截尾；第二部分给出了关于生存时间的描述性统计量，包括75%,50%和25%分位数以及相应的95%的可信区间（95% Confidence Interval），还有均数（Mean）和标准误（Standard Error）从结果可以看出平均生存时间为181.701天；第三部分列出了完全数据（Failed），截尾数据（Censored）的例数，以及截尾数据占全部数据的百分比（Percent Censored）。
最后是生存曲线图。
教材中的说明现用Kaplan-Meier法计算生存率，步骤如下：(1)将所有生存时间按从小到大顺序排列（见表14-2第（2）列）并标上序号（第（1）列）。
(2)列出各t时点前的存活病例数n（第（3）列）、各个时间点的死亡人数d （第（4）列）和截尾人数c（第（5）列）。
(3)计算各t 时刻的死亡概率/q d n =（第（6）列）。
例如生存时间为32天时，死亡概率为1/170.058824q ==。
(4)计算各t 时刻的生存概率1p q =-(第（7）列)。
例如生存时间为32天时，生存概率为1-0.0588240.941176p ==。
(5)计算各t 时刻的生存率12()i i S t p p p =(第（8）列)。
sas使用greenwood公式SAS 使用 Greenwood 公式SAS（统计分析系统）是一种广泛应用于数据分析和统计建模的软件工具。
Greenwood 公式是在生存分析中用于估计生存时间的一种常用方法。
下面将介绍如何在 SAS 中使用 Greenwood 公式进行生存分析。
首先，我们需要准备需要分析的数据集。
假设我们有一个包含生存时间和事件状态的数据集，其中生存时间表示发生事件的时间，事件状态表示是否发生事件（如死亡事件）。
我们可以使用SAS 的数据步骤（data step）或导入外部数据文件来创建这样的数据集。
然后，我们需要加载 SAS 的生存分析过程（PROC LIFETEST）。
这个过程提供了各种生存分析方法的实施功能，包括 Greenwood 公式。
接下来，我们可以在生存分析过程中使用 TEST 命令来进行生存分析。
TEST 命令用于指定我们想要进行的分析类型和方法。
在使用 Greenwood 公式时，我们可以使用 TEST 命令中的"GREENWOOD" 选项。
该选项将告诉 SAS 使用 Greenwood 公式进行生存时间估计。
以下是一个示例代码片段，展示了如何在 SAS 中使用Greenwood 公式进行生存分析：```PROC LIFETEST DATA=your_dataset;TIME time_var / EVENT=event_var;TEST GREENWOOD;RUN;```在代码中，将 "your_dataset" 替换为你所使用的数据集名称，"time_var" 替换为包含生存时间的变量名，"event_var" 替换为包含事件状态的变量名。
运行代码后，SAS 将输出生存分析的相关结果，包括Greenwood 公式所估计的生存时间。
综上所述，使用 SAS 进行生存分析并应用 Greenwood 公式是一种常用的方法。
第十一章生存分析与SAS程序在医学研究中，考察研究因素对研究对象的效应，经典的研究设计方法只观察其所出现的结局或结果。
但是在一些诸如癌症等险恶疾病和慢性病的随访研究中，只观察其结局就不够全面，还需要考察研究对象出现某种结局所经历的时间，这段时间称为生存时间（survival time）。
生存分析是用来分析生存时间资料的统计方法，是近几十年来产生且发展甚为迅速的一门应用统计的分支。
到目前为止，生存分析已形成一套完整的体系，包括描述生存规律和进行组间比较的参数和非参数方法以及分析影响生存期因素的回归模型等。
本章主要介绍描述生存规律的寿命表和乘积限估计法，用于组间比较的logrank检验和作预后因素分析的Cox回归模型以及相应的SAS过程。
11.1生存分析的基本概念11.1.1生存时间在医学研究中，对于肿瘤、心血管等慢性疾病，要考察其治疗方法优劣，疾病预后的好坏以及影响疾病预后的因素，通常采用随访研究的方法。
对某一疾病作随访研究时，一般是从某一时间开始，观察到某一规定时间截止，而研究对象是始点以后陆续进入观察。
随访中要规定一个事件作为随访结局，例如：病人死于研究疾病。
如果病人的随访结果是规定的结局，则称为失效或死亡（Failure），那么病人从进入观察随访到规定的结局出现，其间所经历的这段时间称为生存时间或失效时间（Survival time, Failure time, Waiting time）。
通常用Ti表示（i=1,2,…,n, n为观察个体数）。
在随访中，由于客观条件限制，不能也不可能将全部观察对象都观察到规定的结局（Failure）。
在观察截止时，一组观察对象除了出现规定的结局外，还有三种结果：（1）死于其他疾病；（2）由于迁移等原因失去联系（失访）；（3）随访截止时尚未出现规定的结局。
这三种结果虽原因不一，但提供的信息是一致的，这类病人不能获得确切的生存时间，而只知道其生存期比随访观察到的时间长的信息。
