京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SPSS生存函数-Kaplan-Meier
一、Kaplan-Meier生存分析(分析-生存函数-Kaplan-Meier)
1、概念:在多数情况下,您都会希望考察两个事件之间的时间分布,比如雇用时长(员工从雇用到离开公司的时间)。但是,这种数据通常包含一些已审查的个案。已审查的个案是没有记录其第二次事件的个案(例如,在调查结束后仍然为公司工作的员工)。Kaplan-Meier过程是已审查的个案出现时估计时间事件模型的一种方法。Kaplan-Meier模型的依据是估计事件发生的每个时间点的条件概率,并取这些概率的乘积限估计每个时间点的生存率。
2、示例。新的AIDS疗法在延长寿命方面是否具有治疗优势?您可以对两组AIDS患者进行研究,一组接受传统疗法,另一组接受实验性疗法。从数据构造Kaplan-Meier模型将允许您比较两组的整体生存率,以确定实验性疗法是否是传统疗法的改进。还可以用图来表示生存或风险函数并对其进行直观比较,以获得更详细的信息。
3、统计量。生存表,包括时间、状态、累积生存和标准误、累积事件和剩余数;以及均值和中位数生存时间,带有标准误和95%置信区间。图:生存、风险、对数生存和1减生存。
4、数据。时间变量应为连续变量,状态变量可以是分类变量或连续变量,因子和层次变量应为分类变量。
5、假设。所关心事件的概率应只取决于初始事件之后的时间(假设绝对时间下的概率不变)。即,从不同时间开始研究的个案(比如,从不同时间开始接受治疗的患者)应有相似的行为。已审查的个案和未审查的个案之间也不应存在系统性差别。例如,如果许多已审查的个案都是情况更为严重的患者,则得到的结果可能会存在偏差。
6、相关过程。Kaplan-Meier过程使用的计算寿命表的方法估计每个事件发生时的生存或风险函数。“寿命表”过程使用保险精算方法进行生存分析,该方法依赖于将观察期划分为较小的时间区间,可能对处理大样本有用。如果您怀疑变量与要控制的生存时间或变量(协变量)相关,则应使用“Cox回归”过程。如果同一个个案中协变量在不同的时间点可以具有不同的值,则应使用带有“依时协变量”的“Cox回归”。
二、比较因子水平(分析-生存函数-Kaplan-Meie-比较因子)
您可以请求统计量以检验因子不同水平的生存分布的等同性。可用统计量包括对数秩、Breslow和Tarone-Ware。选择一个选项指定要进行的比较:跨层整体检验、分层检验、跨层成对检验或分层成对检验。◎对数秩.比较生存分布的等同性的检验。在此检验中,所有时间点均赋予相同的权重。◎Breslow.比较生存分布的等同性的检验。在每个时间点用带风险的个案数对时间点加权。◎Tarone-Ware.比较生存分布的等同性的检验。在每个时间点用历险的个案数的平方根对时间点加权。◎在层上比较所有因子水平.在单次检验中比较所有因子水平,以检验生存曲线的相等性。◎在层上成对比较因子水平.比较每一个相异的因子水平对。不提供成对趋势检验。◎对于每层.对每层的所有因子水平的相等性执行一次单独的检验。如果您没有分层变量,则不执行检验。◎为每层成对比较因子水平.比较每一层的每一个相异的因子水平对。不提供成对趋势检验。如果您没有分层变量,则不执行检验。
因子级别的线性趋势。允许您检验跨因子级别的线性趋势。此选项仅可用于因子水平的整体(而不是成对)比较。
三、保存(分析-生存函数-Kaplan-Meie-保存)
您可以将Kaplan-Meier表的信息保存为新变量,新变量可在以后的分析中用于检验假设或检查假设。您可以将生存函数、生存函数的标准误、危险函数和累积事件保存为新变量。◎生存.累积生存概率估计。默认变量名为前缀sur_加上顺序号。例如,如果已存在sur_1,Kaplan-Meier就分配变量名sur_2。◎生存函数的标准误.累积生存估计的标准误。默认变量名为前缀se_加上顺序号。例如,如果已存在se_1,Kaplan-Meier就分配变量名se_2。◎危险函数.累积风险函数估计。默认变量名为前缀haz_加上顺序号。例如,如果已存在haz_1,Kaplan-Meier就分配变量名haz_2。◎累积事件.当个案按其生存时间和状态代码进行排序时的事件累积频率。默认变量名为前缀cum_加上顺序号。例如,如果已存在cum_1,Kaplan-Meier就分配变量名cum_2
四、选项(分析-生存函数-Kaplan-Meie-选项)
1、统计量。您可以选择为计算的生存函数显示统计量,包括生存分析表、均值和中位数生存时间以及四分位数。如果包含因子变量,则会为每组生成单独的统计量。
通过图可以直观地检查生存函数、1减去生存函数、危险函数和取生存函数的对数。如果包含因子变量,则会为每组绘制函数图。◎生存.在线性刻度上显示累积生存函数。◎1减去生存函数.以线性尺度绘制1减生存函数。◎危险函数.在线性刻度上显示累积风险函数。◎取生存函数的对数.在对数刻度上显示累积生存函数。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31