
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
用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-24解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-24CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-24从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-23用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-23鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-23解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-22解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-22CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-22左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-22你是不是也经常刷到别人涨粉百万、带货千万,心里痒痒的,想着“我也试试”,结果三个月过去,粉丝不到1000,播放量惨不忍睹? ...
2025-07-21我是陈辉,一个创业十多年的企业主,前半段人生和“文字”紧紧绑在一起。从广告公司文案到品牌策划,再到自己开策划机构,我靠 ...
2025-07-21CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-21MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-21在AI渗透率超85%的2025年,企业生存之战就是数据之战,CDA认证已成为决定企业存续的生死线!据麦肯锡全球研究院数据显示,AI驱 ...
2025-07-2035岁焦虑像一把高悬的利刃,裁员潮、晋升无望、技能过时……当职场中年危机与数字化浪潮正面交锋,你是否发现: 简历投了10 ...
2025-07-20CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18刚入职场或是在职场正面临岗位替代、技能更新、人机协作等焦虑的打工人,想要找到一条破解职场焦虑和升职瓶颈的系统化学习提升 ...
2025-07-182025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术 ...
2025-07-18CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在大数据席卷全球的今天,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。从海量数据中提取有 ...
2025-07-18