第十三章活着一- Surviva1莱单详解(上) (医学统计之星:董伟) 对于急性病的疗效考核,一般可以用治愈率、病死率等指标来评价,但对于 肿瘤、结核及其他慢性疾病,其预后不是短期内所能明确判断的,这时可以对病 人进行长期随访,统计一定期限后的生存和死亡情况以判断疗效,这就是生存分 析 生存分析是用于以处理生存时间( survival time)为反应变量、含有删失数 据一类资料的统计方法。所谓生存时间,狭义地讲是从某个标准时点起至死亡止, 即患者的存活时间。例如,患有某病的病人从发病到死亡或从确诊到死亡所经历 的时间。广义地说,“死亡”可定义为某研究目的“结果”的发生,如宫内节育 器的失落,疾病的痊愈,女孩月经初潮的到来等(生存分析中往往统指各“死亡” 为失效)。此类资料的生存时间变量多不符从正态分布,且常含有删失值,故不 适于用传统的数据分析方法如t检验或线性回归进行分析。根据不同的研究目的 和资料类型,可采用不同的分析方法,如寿命表、 Kaplan- Meier法、Cox回归模 型等分析方法进行分析。而这正是下面我将要给大家介绍的主要内容 “喂,你在这里说的都是些什么呀?又是删失、又是Cox的,搞的我一头雾 水。”那位给我提意见了。 列位看官切莫着急,且听在下慢漫道来。 所谓删失值,就是因各种原因对随访对象的随访可能失访或终检( censoring), 如研究对象由于其他原因死亡、研究者与病人失去了联系及直到对资料作总结时 随访对象还活着但尚未发生所规定的事件。这种数据就叫做删失值,也叫做截尾 数据。能处理截尾数据是生存分析的一个优点 Cox回归是一种多变量的生存分析方法。这是本世纪60~70年代发展起来的、 应用于生存资料分析的比例分险模型( the proportional hazard model)。1972 年,英国统计学家D.R.Cox的研究工作使得比例分险模型的理论和实用性更大地 推进了一步。因此许多统计学者就把它称为Cox比例风险或Cox回归。 §13.1 Life Tables过程 Life Tables过程用于 1、制作寿命表。 、绘制各种曲线如生存函数、风险函数曲线等。第十三章 活着－－Survival 菜单详解（上） （医学统计之星：董伟） 对于急性病的疗效考核，一般可以用治愈率、病死率等指标来评价，但对于 肿瘤、结核及其他慢性疾病，其预后不是短期内所能明确判断的，这时可以对病 人进行长期随访，统计一定期限后的生存和死亡情况以判断疗效，这就是生存分 析。 生存分析是用于以处理生存时间（survival time）为反应变量、含有删失数 据一类资料的统计方法。所谓生存时间，狭义地讲是从某个标准时点起至死亡止， 即患者的存活时间。例如，患有某病的病人从发病到死亡或从确诊到死亡所经历 的时间。广义地说，“死亡”可定义为某研究目的“结果”的发生，如宫内节育 器的失落，疾病的痊愈，女孩月经初潮的到来等（生存分析中往往统指各“死亡” 为失效）。此类资料的生存时间变量多不符从正态分布，且常含有删失值，故不 适于用传统的数据分析方法如 t 检验或线性回归进行分析。根据不同的研究目的 和资料类型，可采用不同的分析方法，如寿命表、Kaplan-Meier 法、Cox 回归模 型等分析方法进行分析。而这正是下面我将要给大家介绍的主要内容。 “喂，你在这里说的都是些什么呀？又是删失、又是 Cox 的，搞的我一头雾 水。”那位给我提意见了。 列位看官切莫着急，且听在下慢漫道来。 所谓删失值，就是因各种原因对随访对象的随访可能失访或终检（censoring）， 如研究对象由于其他原因死亡、研究者与病人失去了联系及直到对资料作总结时 随访对象还活着但尚未发生所规定的事件。这种数据就叫做删失值，也叫做截尾 数据。能处理截尾数据是生存分析的一个优点。 Cox 回归是一种多变量的生存分析方法。这是本世纪 60～70 年代发展起来的、 应用于生存资料分析的比例分险模型（the proportional hazard model）。1972 年，英国统计学家 D.R.Cox 的研究工作使得比例分险模型的理论和实用性更大地 推进了一步。因此许多统计学者就把它称为 Cox 比例风险或 Cox 回归。 §13.1 Life Tables 过程 Life Tables 过程用于： 1、 制作寿命表。 2、 绘制各种曲线如生存函数、风险函数曲线等