生存分析SPSS解析课件

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,Company Logo,*,Company name,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,Company Logo,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,Company Logo,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,Company Logo,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,Company Logo,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,Company Logo,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,Company Logo,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,Company Logo,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,Company Logo,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,Company Logo,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,Company Logo,*,生存分析,SPSS,过程,（,SPSS of,Survival Analysis,）,邹莉玲,预防医学教研室,生存分析SPSS过程（SPSS of Survival A,1.,何为生存分析？,生存分析,（,survival analysis,）,是将,事件的结果,（终点事件）和出现结果经历的,时间,结合起来分析的一种统计分析方法。,2.,生存分析的目的：,描述生存过程,：,估计不同时间的总体生存率，计算中位生存期，绘制生存函数曲线。统计方法包括,Kaplan-Meier,（,K-M,）法、寿命表法。,比较：,比较不同处理组的生存率，如比较不同疗法治疗脑瘤的生存率，以了解哪种治疗方案较优。统计方法,log-rank,检验等。,影响因素分析：,研究某个或某些因素对生存率或生存时间的影响作用。如为改善脑瘤病人的预后，应了解影响病人预后的主要因素，包括病人的年龄、性别、病程、肿瘤分期、治疗方案等。统计方法,cox,比例风险回归模型等。,预测：,建立,cox,回归预测模型。,生存分析的理论复习,生存分析的理论复习,生存分析,(,Survival Analysis,),菜单,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,）：,估计某生存时间的生存率，以及中位生存时间。,绘制各种曲线：如生存函数、风险函数曲线等。,对某一研究因素不同水平的生存时间分布的比较。,控制另一个因素后对研究因素不同水平的生存时间分布的比较。,对多组生存时间分布进行两两比较。,（比较总体生存时间分布采用,wilcoxon,检验）,寿命表（Life Tables）过程Life tables,Company Logo,实例分析,例,1,：,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。,（,1,）计算,甲,、乙两法术后,10,月的生存,率,和,标准误。,（,2,）估计两组的中位生存期。,（,3,）绘制各组生存函数曲线。,（,4,）比较两组的总体生存时间分布有无差别。,Company Logo实例分析例1：为了比较不同手术方法治,Company Logo,一、建立数据文件（,data-01.sav,）,定义,5,个变量：,生存时间变量：,t,，值标签“生存时间（月）”,生存状态变量 ：,status,，取值“,1=,死亡，,0=,删失或存活”,频数变量：,freq,，值标签“人数”,分组变量：,group,，取值“,1=,甲组，,2=,乙组”,生存时间序号变量,(,可无）：,i,Company Logo一、建立数据文件（data-01.s,二、操作过程,主菜单：分析,Analyze,生存,Survival,寿命表,Life tables,对话框参数设置：,时间,time,框：选入 “,t,”。,显示时间间隔,Display time intervals,框：步长,by,前面填入最大生存时间的上限（必须包括生存时间最大值），步长,by,后面填入生存时间的组距。本例上限填“,60,”，组距填“,1,”。,状态,status,框：选入“,status,”，击,define events,钮，在,single value,框填入“,1,”,因子,factor,框：选入“,group”,，定义最小值“,1,”，最大值“,2,”。,单击选项,option,按钮，弹出对话框：,1,）,寿命表，系统默认。,2,）图：,生存函数,3,）比较第一个因子的水平：,整体比较,二、操作过程,三、主要输出结果,10,月生存率的估计：,甲法,48%,，标准误,0.1,乙法,30%,，标准误,0.1,两组的中位生存期估计：,三、主要输出结果,Company Logo,3.,绘制生存曲线：,Company Logo3. 绘制生存曲线：,Company Logo,4.,两组生存时间分布的比较：,Company Logo4. 两组生存时间分布的比较：,Kaplan-Meier,过程,Kaplan-Meier,过程用于,(,尤其小样本资料,）：,估计各生存时间的生存率以及中位生存时间。,绘制各种曲线：如生存函数、风险函数曲线等。,比较某研究因素不同水平的生存时间有无差异。,控制某个分层因素后对研究因素不同水平的生存时间分布进行比较。,对多组生存时间分布进行两两比较。,（各总体分布比较采用,Log-rank,等非参数方法）,Kaplan-Meier 过程Kaplan-Meier过程用,Company Logo,实例分析,例,2,：（数据同例,1,）,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。,（,1,）计算,甲,、乙两法各生存时间的生存,率,和,标准误。,（,2,）估计两组的中位生存期。,（,3,）绘制各组生存函数曲线。,（,4,）比较两组的总体生存时间分布有无差别。,Company Logo实例分析例2：（数据同例1）为了比较,一、建立数据文件（同前）,二、操作过程,主菜单：分析,Analyze,生存,SurvivalKaplan-Meier,对话框参数设置：,时间,time,框：选入 “,t,”。,状态,status,框：选入“,status,”，击,define events,钮，在,single value,框填入“,1,”。,因子,factor,框：选入“,group”,。,单击选项,option,按钮，弹出对话框：,1,）统计量：,生存分析表，系统默认。,均值和中位生存时间，系统默认。,2,）图：,生存函数,5.,单击比较因子,Compare Factor,按钮，弹出对话框：,1,）检验统计量,Test Statistics,：,都用于检验时间分布是否相同。,对数秩,Log-rank,：各时间点的权重一样。,Breslow,：按各时间点的观察例数赋权。,Tarone-Ware,：按各时间点观察例数的平方根赋权。,一、建立数据文件（同前）,二、操作过程,2,）,水平间的两两比较。,6.,单击,Save,按钮，弹出保存新变量,Save new variables,对话框：,二、操作过程水平间的两两比较。6. 单击Save按钮，弹出保,三、主要输出结果,生存表： 略,两组的中位生存期估计：,三、主要输出结果,3.,绘制生存曲线：,3. 绘制生存曲线：,Company Logo,4.,两组生存时间分布的比较：,Company Logo4. 两组生存时间分布的比较：,Cox,回归,过程,Cox,回归过程用于：,1.,多个因素对生存时间的影响作用分析和比较,2.,生存（或死亡）风险预测,Cox回归过程Cox回归过程用于：,实例分析,例,3,：为,探讨某恶性肿瘤的预后，某研究者收集了,63,例患者的生存时间、生存结局及影响因素。影响因素包括病人年龄、性别、组织学类型、治疗方式、淋巴结转移、肿瘤浸润程度，生存时间以月计算。变量的赋值和所收集的资料分别见表,17-8,和表,17-9,。试用,Cox,回归模型进行分析。,实例分析例3：为探讨某恶性肿瘤的预后，某研究者收集了63例患,No,X,1,X,2,X,3,X,4,X,5,X,6,t,Y,No,X,1,X,2,X,3,X,4,X,5,X,6,t,Y,1,54,0,0,1,1,0,52,0,33,62,0,0,0,1,0,120,0,2,57,0,1,0,0,0,51,0,34,40,1,1,1,0,1,40,1,3,58,0,0,0,1,1,35,1,35,50,1,0,0,1,0,26,1,4,43,1,1,1,1,0,103,0,36,33,1,1,0,0,0,120,0,5,48,0,1,0,0,0,7,1,37,57,1,1,1,0,0,120,0,6,40,0,1,0,0,0,60,0,38,48,1,0,0,1,0,120,0,7,44,0,1,0,0,0,58,0,39,28,0,0,0,1,0,3,1,8,36,0,0,0,1,1,29,1,40,54,1,0,1,1,0,120,1,9,39,1,1,1,0,1,70,0,41,35,0,1,0,1,1,7,1,10,42,0,1,0,0,1,67,0,42,47,0,0,0,1,0,18,1,11,42,0,1,0,0,0,66,0,43,49,1,0,1,1,0,120,0,12,42,1,0,1,1,0,87,0,44,43,0,1,0,0,0,120,0,13,51,1,1,1,0,0,85,0,45,48,1,1,0,0,0,15,1,14,55,0,1,0,0,1,82,0,46,44,0,0,0,1,0,4,1,15,49,1,1,1,0,1,76,0,47,60,1,1,1,0,0,120,0,16,52,1,1,1,0,1,74,0,48,40,0,0,0,1,0,16,1,17,48,1,1,1,0,0,63,0,49,32,0,1,0,0,1,24,1,18,54,1,0,1,1,1,101,0,50,44,0,0,0,1,1,19,1,19,38,0,1,0,0,0,100,0,51,48,1,0,0,1,0,120,0,20,40,1,1,1,0,1,66,1,52,72,0,1,0,1,0,24,1,21,38,0,0,0,1,0,93,0,53,42,0,0,0,1,0,2,1,22,19,0,0,0,1,0,24,1,54,63,1,0,1,1,0,120,0,23,67,1,0,1,1,0,93,0,55,55,0,1,1,0,0,12,1,24,37,0,0,1,1,0,90,0,56,39,0,0,0,1,0,5,1,25,43,1,0,0,1,0,15,1,57,44,0,0,0,1,0,120,0,26,49,0,0,0,1,0,3,1,58,42,1,1,1,0,0,120,0,27,50,1,1,1,1,1,87,0,59,74,0,0,0,1,1,7,1,28,53,1,1,1,0,0,120,0,60,61,0,1,0,1,0,40,1,29,32,1,1,1,0,0,120,0,61,45,1,0,1,1,0,108,0,30,46,0,1,0,0,1,120,0,62,38,0,1,0,0,0,24,1,31,43,1,0,1,1,0,120,0,63,62,0,0,0,1,0,16,1,32,44,1,0,1,1,0,120,0,表,17-9 63,名某恶性肿瘤患者的生存时间（月）及影响因素,NoX1X2X3X4X5X6tYNoX1X2X3X4X5X6,一、建立数据文件（,data-03.sav,）,二、操作过程,主菜单：分析,Analyze,生存,SurvivalCox Regression,Cox,回归主对话框,一、建立数据文件（data-03.sav）Cox回归主对话框,二、操作过程,主对话框参数设置：,时间,time,框：选入 “,t,”。,状态,status,框：选入“,y,”，击,define events,钮，在,single value,框填入“,1,”,协变量,Covariates,框：选入“,x1x6,”。,方法,Method,框：选择自变量进入,Cox,模型的方法，,SPSS,提供以下,7,种方法。,二、操作过程主对话框参数设置：,1.,分析例数描述,三、主要输出结果,1.分析例数描述三、主要输出结果,2-1.,模型检验（全变量模型）,结果提示：,（,1,）对模型总体检验有显著意义（,P=0.003,），即至少,有,1,个自变量的总体回归系数不为,0,。,2-1.模型检验（全变量模型）结果提示：,2-2.,模型检验（逐步回归模型，,Method=,向前法,LR,，自变量进入,P0.05,，剔除,P0.10,）,（,2,）采用逐步回归法进行,Cox,模型分析的结果提示：模型拟合自变量进入和,剔除的检验水准分别为,0.05,和,0.1,时，筛选后的最佳模型包含两个协变量，,即,X4,（治疗方式）和,X5,（淋巴结是否转移），该拟合模型总体检验提示,具有统计学意义（整体卡方,=17.594,，,P0.10,）,B,：偏回归系数 ，,SE,：偏回归系数的标准误,Wald,：用于检验总体偏回归系数与,0,有无显著差异，,v=1,时，,W=,（,B/SE,）,2,。,Exp(B),：相对危险度估计（,RR,值）,（,3,）,X4,（治疗方式）对生存时间有影响，采用新疗法病人的死亡风险降至传统疗法的,17.2%,（,RR,的,95%CI,为,0.0590.503,）。,（,4,）,X5,（淋巴结是否转移）对生存时间也有影响，有淋巴结转移病人的死亡风险为无淋巴结转移病人的,2.538,倍（,RR,的,95%CI,为,1.0626.066,）。,3. 参数估计（逐步回归模型，Method=向前法LR，自变,4.,自,/,协变量的均值（选入,2,个变量的模型）,4. 自/协变量的均值（选入2个变量的模型）,5.,生存曲线（选入,2,个变量的模型）,5. 生存曲线（选入2个变量的模型）,Company Logo,练习,1,：,某临床试验对,20,名第,或第,期黑色素瘤的患者进行随访研究，截至研究期结束，记录的生存资料见表,1,。应用,SPSS,软件建立数据文件，并计算,100,周生存率。,表,1 20,名第,或,期黑色素瘤患者的治疗后生存时间（周）,12.8,15.6,24.0+,26.4,29.2,30.8+,39.2,42.0,58.4+,72.0+,77.2,82.4,87.2+,94.4+,97.2+,106.0+,114.8+,117.2+,140.0+,168.0+,练习题,Company Logo 练习1：某临床试验对20名第或第,练习,2,：,某研究者随访收集了某地男性心绞痛患者,2418,例，其,生存时间数据,整理后,见,表,2,。,（,1,）建立,SPSS,数据文件。,（,2,）估计,该地男性心绞痛患者,的,2,年生存率和标准误，以及中位生存期,。,练习2：某研究者随访收集了某地男性心绞痛患者2418例，其生,练习,3,： 某研究者分别用免疫疗法、药物,+,免疫疗法治疗黑色素瘤患者，经随访得到各患者的生存时间（月）见数据文件,ex-03.sav,。,（,1,）试用,Kaplan-Meier,过程计算其生存率和标准误。,（,2,）对两组的生存率进行,log-rank,检验。,（,3,）绘制生存曲线，计算中位生存期。,练习3： 某研究者分别用免疫疗法、药物+免疫疗法治疗黑色素瘤,