医学统计学 临床随访研究及分析 ppt课件
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《医学统计学》完整课件
确保受试者在医学统计学研究中的权 益得到充分尊重，遵循知情同意原则
，不损害受试者身心健康。
保护隐私
对受试者个人信息和数据进行严格保 密，防止数据泄露和滥用，确保个人
隐私不受侵犯。
公正选择受试者
遵循公平、公正原则，合理选择受试 者，避免任何形式的歧视和偏见。
数据安全与隐私保护
1 2
数据加密与备份
对医学统计数据进行加密处理，确保数据安全； 同时定期备份数据，防止数据丢失。
医学统计学的应用领域
临床试验
流行病学
在临床试验中，医学统计学用于分析试验 数据，评估治疗效果和安全性。
在流行病学研究中，医学统计学用于分析 疾病分布和影响因素，为预防和控制疾病 提供依据。
公共卫生
生物统计学
在公共卫生领域，医学统计学用于监测和 评估公共卫生状况，制定和评估公共卫生 政策。
在生物统计学中，医学统计学用于研究生 物学数据的分布和变化规律，为生物学研 究和医学研究提供支持。
生存分析中的多因素分析方法
多因素分析方法
考虑多个因素对生存时间的影响，常用方法有Cox比例风险模型和 分层分析等。
Cox比例风险模型
一种半参数模型，用于研究多个因素对生存时间的影响，并给出相 对风险比。
分层分析
将研究对象按照某些特征进行分层，然后在各层内进行统计分析，以 探讨各层内因素对生存时间的影响。
数据整理
对收集到的数据进行整理、核对和分类，确 保数据的规范化和标准化。
数据分析
选择合适的数据分析方法和技术，对数据进 行深入分析和挖掘，得出科学结论。
报告撰写
按照学术规范和要求，撰写研究报告或论文 ，客观地呈现研究结果和结论。
07
医学统计学中的伦理问题与数 据安全
，不损害受试者身心健康。
保护隐私
对受试者个人信息和数据进行严格保 密，防止数据泄露和滥用，确保个人
隐私不受侵犯。
公正选择受试者
遵循公平、公正原则，合理选择受试 者，避免任何形式的歧视和偏见。
数据安全与隐私保护
1 2
数据加密与备份
对医学统计数据进行加密处理，确保数据安全； 同时定期备份数据，防止数据丢失。
医学统计学的应用领域
临床试验
流行病学
在临床试验中，医学统计学用于分析试验 数据，评估治疗效果和安全性。
在流行病学研究中，医学统计学用于分析 疾病分布和影响因素，为预防和控制疾病 提供依据。
公共卫生
生物统计学
在公共卫生领域，医学统计学用于监测和 评估公共卫生状况，制定和评估公共卫生 政策。
在生物统计学中，医学统计学用于研究生 物学数据的分布和变化规律，为生物学研 究和医学研究提供支持。
生存分析中的多因素分析方法
多因素分析方法
考虑多个因素对生存时间的影响，常用方法有Cox比例风险模型和 分层分析等。
Cox比例风险模型
一种半参数模型，用于研究多个因素对生存时间的影响，并给出相 对风险比。
分层分析
将研究对象按照某些特征进行分层，然后在各层内进行统计分析，以 探讨各层内因素对生存时间的影响。
数据整理
对收集到的数据进行整理、核对和分类，确 保数据的规范化和标准化。
数据分析
选择合适的数据分析方法和技术，对数据进 行深入分析和挖掘，得出科学结论。
报告撰写
按照学术规范和要求，撰写研究报告或论文 ，客观地呈现研究结果和结论。
07
医学统计学中的伦理问题与数 据安全
2024版全新《医学统计学》完整ppt课件
THANKS
感谢观看
协方差分析
在方差分析的基础上，引入协变量， 以消除其对观察变量的影响，从而 更准确地评估控制变量对观察变量 的效应。
05
医学统计图表与可视化技术
统计图表的类型及特点
条形图
用于展示分类数据，可直观比较 各类别之间的差异。
折线图
用于展示时间序列数据或连续性 数据的变化趋势。
散点图
用于展示两个变量之间的关系， 可判断是否存在相关性。
森林图
用于展示多组数据的比较结果，可直观比较各组之 间的差异和联系。绘制时需选择合适的统计方法和 图形类型，如t检验或方差分析，并将结果以森林图 的形式呈现出来。
06
医学统计学在临床研究中的应用
临床试验设计与评价
01
02
03
试验设计类型
包括随机对照试验、交叉 设计、析因设计等，确保 试验的科学性和可比性。
参数估计
讲述点估计、区间估计 的方法及评价标准。
假设检验
介绍假设检验的基本思 想、步骤及常见错误类
型。
方差分析
阐述方差分析的基本原 理、假设条件及常用方
法。
常用统计指标与参数
01
02
03
04
描述性统计指标
介绍均数、中位数、众数、标 准差等描述性统计指标的计算
方法及意义。
推断性统计参数
讲解置信区间、假设检验中的 检验统计量、P值等推断性统
箱线图
用于展示一组数据的分布情况，可观察数据的中心 趋势、离散程度和异常值。绘制时需计算数据的四 分位数、中位数和异常值，并将它们以箱线图的形 式呈现出来。
ROC曲线图
用于评估诊断试验的准确性，可判断试验的灵敏度 和特异度。绘制时需计算不同临界值下的灵敏度和 特异度，并绘制出ROC曲线，计算出曲线下面积 （AUC）以评估试验的准确性。
《医学统计学》PPT课件
提高医学研究的科学性和准确性
02
通过医学统计学的应用，可以对医学数据进行更科学、更准确
的分析和推断，从而提高医学研究的科学性和准确性。
为医学决策提供科学依据
03
医学统计学可以为医学决策提供科学依据，如制定卫生政策、
评价医疗质量等。
医学统计学的研究对象与内容
研究对象
医学统计学的研究对象主要是人体及与 人体健康有关的各种具有不确定性的数 据。
配对设计
将实验对象按照一定条件进行配对，再 随机分配到不同处理组，比较配对组之 间的差异。
随机区组设计
将实验对象按照区组进行划分，每个区 组内再随机分配到不同处理组，比较区 组间的差异。
重复测量设计
对同一实验对象在不同时间或条件下进 行重复测量，比较不同时间或条件下的 差异。
04
医学统计学的应用
临床试验中的统计学应用
样本量不足问题
01
样本量过小，导致结果不稳 定，缺乏代表性；
02
样本量不足，无法检测到真 实的效应或关系；
03
样本量计算不准确，未能充 分考虑变异度和效应大小。
数据处理不当问题
01
数据清洗不彻底，存在异常值、缺失值或重复数据 ；
02
数据转换不合理，导致信息损失或失真；
03
数据分析方法选择不当，未能充分利用数据信息。
VS
研究内容
医学统计学的研究内容包括统计设计、数 据收集、整理、分析、推断以及统计方法 的选择和应用等。其中，统计设计是医学 统计学的基础，数据收集是医学统计学的 前提，数据整理是医学统计学的关键，数 据分析是医学统计学的核心，统计推断是 医学统计学的目的。
02
医学统计学的基本概念
《医学统计学》完整课件课件
偏态分布及其应用
偏态分布
与正态分布不同，偏态分布的钟形曲线 存在偏斜，即数据向一侧倾斜。
VS
偏态分布的应用
在医学研究中，偏态分布的数据需要经过 适当的转换才能进行正态分布分析，如对 数转换或平方根转换。例如，一些免疫学 指标（如抗体滴度）通常呈偏态分布，需 要通过转换才能进行统计分析。
04
推论性统计方法与应用
01
利用医学统计学方法，对传染病的发生、流行趋势和影响因素
进行分析，为防控策略制定提供科学依据。
健康相关行为监测
02
通过收集和分析健康相关行为数据，如吸烟、饮酒、饮食等，
评估其与健康状况的关系，为制定干预措施提供支持。
健康相关环境监测
03
运用医学统计学方法，对空气质量、水质等环境因素进行监测
和分析，评估其对居民健康的影响。
离散程度指标
描述数据之间的差异程度，常用的指标有方差、标准差和四 分位数间距。
正态分布及其应用
正态分布
一种常见的概率分布，其特征是数据分布呈钟形曲线，且均值为正态分布的中心，标准差为分布的幅 度。
正态分布的应用
在医学研究中，正态分布被广泛应用于测量数据的统计分析，如身高、体重、血压等指标的测量值多 呈正态分布。
3
期望与方差
描述概率分布中心位置和离散程度的两个重要参 数。
参数估计与假设检验
参数估计
根据样本数据估计总体参数的过程， 常用的参数估计方法包括点估计和区 间估计。
假设检验
根据样本数据对总体参数进行假设检 验的过程，常用的假设检验方法包括t 检验、卡方检验和回归分析等。
03
描述性统计方法与应用
频数分布表与直方图
t检验与方差分析
图文《医学统计学》PPT课件
步骤
提出假设、构造检验统计量、确定拒绝域、计算p值、做出决策。
t检验和方差分析
t检验
用于比较两组均数是否有差别，包括单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验。
方差分析
用于比较多组均数是否有差别，包括单因素方差分析和多因素方差分析。
卡方检验和秩和检验
卡方检验
用于推断两个或多个总体率或构成比之 间有无差别，多用于分类资料的统计分 析。
特点
以医学为背景，以数据为基础， 运用统计学方法揭示医学现象的 数量特征和规律。
发展历程及现状
发展历程
医学统计学经历了从描述性统计到推 断性统计，再到现代多元统计分析的 发展历程。
现状
随着计算机技术的发展和大数据时代 的到来，医学统计学在医学研究和实 践中发挥着越来越重要的作用。
研究对象与任务
研究对象
样本量
样本中所包含的个体数目 。
随机抽样与非随机抽样
随机抽样
按照随机原则从总体中抽取样本的方法，保证每个个体被抽 中的机会相等。
非随机抽样
根据研究者的主观意愿或方便性选择样本的方法，可能导致 选择偏倚。
变量与数据类型
变量
研究中观察或测量的特征或属性。
数据类型
根据变量的性质可分为定量数据和定性数据。定量数据包括连续型数据和离散型 数据，定性数据包括分类数据和顺序数据。
医学统计学的研究对象包括生物医学数据、临床医学数据、公共卫生数据等。
任务
医学统计学的任务包括描述医学数据的分布特征、比较不同组别间的差异、分 析影响医学现象的因素、预测医学现象的发展趋势等。
02
医学统计学基本概念
总体与样本
01
02
03
总体
提出假设、构造检验统计量、确定拒绝域、计算p值、做出决策。
t检验和方差分析
t检验
用于比较两组均数是否有差别，包括单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验。
方差分析
用于比较多组均数是否有差别，包括单因素方差分析和多因素方差分析。
卡方检验和秩和检验
卡方检验
用于推断两个或多个总体率或构成比之 间有无差别，多用于分类资料的统计分 析。
特点
以医学为背景，以数据为基础， 运用统计学方法揭示医学现象的 数量特征和规律。
发展历程及现状
发展历程
医学统计学经历了从描述性统计到推 断性统计，再到现代多元统计分析的 发展历程。
现状
随着计算机技术的发展和大数据时代 的到来，医学统计学在医学研究和实 践中发挥着越来越重要的作用。
研究对象与任务
研究对象
样本量
样本中所包含的个体数目 。
随机抽样与非随机抽样
随机抽样
按照随机原则从总体中抽取样本的方法，保证每个个体被抽 中的机会相等。
非随机抽样
根据研究者的主观意愿或方便性选择样本的方法，可能导致 选择偏倚。
变量与数据类型
变量
研究中观察或测量的特征或属性。
数据类型
根据变量的性质可分为定量数据和定性数据。定量数据包括连续型数据和离散型 数据，定性数据包括分类数据和顺序数据。
医学统计学的研究对象包括生物医学数据、临床医学数据、公共卫生数据等。
任务
医学统计学的任务包括描述医学数据的分布特征、比较不同组别间的差异、分 析影响医学现象的因素、预测医学现象的发展趋势等。
02
医学统计学基本概念
总体与样本
01
02
03
总体
《医学统计学》完整课件课件
基于大数据和人工 智能的统计分析
随着大数据和人工智能技术的发 展，医学统计学将更加注重高维 、复杂数据的分析方法研究及应 用。
临床决策支持系统 的应用
通过统计分析技术，为临床医生 提供实时、准确的决策支持，提 高医疗质量和效率。
THANKS
主成分分析
总结词
主成分分析是一种降维方法，通过将多个变量转化为少数几个相互独立的主 成分，以简化数据结构并保留主要特征。
详细描述
主成分分析主要包括线性代数基础知识、主成分计算方法、主成分性质和主 成分解释等内容，可以用于数据的降维、可视化、特征提取和分类等应用场 景中。
时间序列分析
总结词
时间序列分析是一种分析时间序列数据的统计方法，用 于揭示数据在时间上的趋势、周期性和异常变化等特征 。
详细描述
时间序列分析主要包括时间序列的预处理、图形表示、 参数模型、季节性和时间序列预测等内容，可以用于医 学领域中的疾病发病趋势、健康状况监测等应用场景中 。
结构方程模型
要点一
总结词
结构方程模型是一种验证性统计分析方法，用于研究潜 在变量对观测变量的影响以及潜在变量之间的关系。
要点二
详细描述
结构方程模型主要包括模型构建、模型拟合、模型评价 和模型修正等内容，可以用于医学领域中的健康行为研 究、医学诊断和疗效评估等应用场景中。
运用医学统计学方法对特定地区、人群的健康状况进 行调查和分析，评估疾病分布和影响因素。
健康状况评估
基于统计学的评估方法，对特定人群的健康状况进行 综合评价，为资源分配和政策制定提供依据。
医疗质量控制与改进
质量控制标准
运用统计学原理制定医疗过程和结果的质量控制标准，确保医疗服务的质量。
《医学统计学》完整课件,超级经典!!!
GraphPad Prism等。
可视化工具的应用技巧
02
熟练使用可视化工具，掌握各种类型的图表制作方法，使数据
呈现更加专业、精准。
可视化工具的注意事项
03
注意数据呈现的规范性和科学性，避免出现错误的数据呈现方
式和解读方式。
06
医学统计Байду номын сангаас的实践应用
医学研究设计
要点一
实验设计和观察设计
介绍实验设计和观察设计的基本原则 和方法，包括随机对照试验、队列研 究、病例对照研究等。
概率与概率分布
要点一
概率
概率是用来描述某一事件发生的可能性大小的数值。在 医学统计学中，概率常常用来表示某种疾病发生的可能 性、某种治疗措施的效果等。
要点二
概率分布
概率分布是指随机变量取值对应的概率的分布情况。医 学统计学中常用的概率分布包括二项分布、正态分布和 泊松分布等。这些概率分布在医学研究中具有广泛的应 用，如样本均数和样本率的推断、相关分析和回归分析 等。
方差分析
总结词
方差分析是一种用于研究不同因素对总体 均数的影响的统计分析方法，它通过将方 差分解为各个因素的作用，从而确定因素 对总体均数的影响程度。
详细描述
方差分析的基本思想是将数据的方差分解 为各个因素的作用，从而将数据的变异分 解为可解释的变异和不可解释的变异。可 解释的变异包括因素的作用和随机误差， 不可解释的变异为随机因素的作用。通过 方差分析，我们可以判断因素的作用是否 显著，从而对总体均数的影响程度进行估 计。
20世纪中期以后，随着计算机技术和 数理统计方法的发展，医学统计学得 到了迅速发展和广泛应用。
当今，医学统计学在生命科学、临床 医学、预防保健和生物技术等领域发 挥着重要作用。
医学医学统计学PPT课件
样本量估算
根据研究目的、效应大小、显著性水平 和把握度等因素，合理估算所需样本量。
随机化方法
介绍简单随机化、分层随机化、整群随 机化等随机化方法，以确保试验组和对 照组的可比性。
数据分析与解读
运用统计学方法对试验数据进行描述性 统计、推断性统计和生存分析等，正确 解读分析结果。
观察性数据分析与处理
误差和提高实验效率。
方差分析基本思想
将总变异分解为组间变异和组内变 异，通过比较组间变异与组内变异 的相对大小，推断各因素对结果的 影响是否显著。
方差分析步骤
建立假设、计算检验统计量、确定P 值、作出推断结论。
04
医学统计学在医学研究中 的应用
临床试验设计与分析
试验设计类型
包括随机对照试验、交叉设计、析因设 计等，以及各种设计类型的优缺点和适 用场景。
03
样本容量
样本中所包含的个体数目。
变量与数据类型
变量
研究中观察或测量的特征或属性， 可以是定量的或定性的。
数据类型
根据变量的性质可分为定量数据和 定性数据，其中定量数据又可分为 离散型和连续型。
统计பைடு நூலகம்与抽样分布
03
统计量
用于描述样本特征的数值，如样本均值、 样本标准差等。
抽样分布
由样本统计量所形成的分布，用于推断总 体参数。常见的抽样分布有t分布、F分布 和卡方分布等。
03
多重比较与假设检验的误用
Hochberg校正
02
01
控制FDR（False Discovery Rate） 的方法
统计模型的选择与评估
统计模型的选择
1
2
根据研究目的和数据类型选择合适的统计模型
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生存资料的主要特点：
含有截尾数据。 截尾数据的特点：真实的生存时未知，
只知道比观察到的截尾生存时间要长。 生存时间的分布一般不呈正态分布。
医学统计学 临床随访研究及分析
0.0 0.0 0.0 0.2 0.4 0.9 0.9 1.1 1.2 1.2 1.3 1.5 1.6 1.6 1.7
1.9 2.1 2.5 2.5 2.7 2.8 3.5 3.8 3.9 3.9 3.9 4.0 4.1 4.2 4.2
40
频 数 30
20
10
0 0
5 10 15 20 25 30 35 40 45
time (M onth)
医学统计学 临床随访研究及分析
半数生存时间(median survival time) 表示50％的个体存活且有50％的个体死亡的 时间
102名黑色素瘤患者的中位生存时间为 M＝7.4(月)
历的时间。出现结局事件 2.截尾数据（删失数据，censored data）
从起点至截尾点所经历的时间。 截尾原因：失访、死于其它疾病、观察结 束时病人尚存活等。
例如： 某肿瘤医院调查了1991-1995年间经手术 治疗的大肠癌患者150例，对可能影响大 肠癌术后生存时间的因素进行了调查， 如性别、年龄、组织学分类、肿瘤大小、 Dure’S分期等。随访截止日期为2000年 12月30日，随访记录见下表。
植手术，拟了解肾移植后病人的生存时间(天)。规 定随访开始时间为病人术后一天，死亡事件为该 病人因与肾移植有关的各种原因而死亡。后改进 手术方式，于1983-1986年又作了14例，资料如 下(有+的数据表示该病人截尾)。
一般手术(A组): 3
9
15 20 20 26 30 41 46 64+
64 135 223 365 450 596+ 680+ 900+ 900+
医学统计学 临床随访研究及分析
所谓观察结果就是我们关心的终点事件 在生存分析中称终检变量(censored
variable)或死亡变量(dead variable) 当被观察对象出现终点事件记为1，否则记
为0(统称为截尾)
医学统计学 临床随访研究及分析
1.完全数据（complete data） 从起点至死亡（死于所研究疾病）所经
4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.9 5.2 5.8 5.8 5.9 6.0 6.0 6.1 6.2 6.3
6.7 6.7 6.9 7.0 7.3 7.4 7.4 7.7 7.7 7.8 8.0 8.0 8.3 8.4 8.5
8.7 9.3 9.8 10. 10. 10. 11. 11. 11. 12. 13. 13. 13. 13. 13. 155014533588
医学统计学 临床随访研究及分析
死亡概率指在某时间段内受试者死亡的可能 性，记为 q.
与观察时间有关
医学统计学 临床随访研究及分析
生存概率是指在某时间段内受试者生存的可能 性，记为 p
与观察时间有关
关系 同一时刻有：p =1-q
某医医院学泌统尿计外科学于临197床9-随198访2年研间究作及了1分9例析肾移
医学统计学 临床随访研究 及分析
(survival analysis)
医学统计学 临床随访研究及分析
观察、比较两组肾移植病人手术后的生存时间和 结局，在该研究中除考虑随访对象的结局(生存 或死亡)外，还应考虑随访对象的“生存时间”， 因为即使结局相同，而发生结局的快慢不同，仍 可提示两组间存在差异
随访研究过程中研究对象可能会失访，或死于其 他疾病，或因研究经费和时间的限制不可能等到 所有的观察对象都出现结果才中止试验，这种现 象称为截尾(censoring)或终检，截尾数据所提 供的信息是不完全的(incomplete)，但不考虑或 不利用这类数据又是信息的损失
医学统计学 临床随访研究及分析
13. 14. 15. 16. 16. 16. 18. 19. 20. 20. 20. 21. 21. 21. 22. 869115030562582
23. 24. 24. 25. 25. 26. 28. 28. 29. 36. 36. 42. 634485073450
102名黑色素瘤患者的生存时间的频数分布
生存分析（survival analysis）是将事 件的结果（终点事件）和出现这一结果 所经历的时间结合起来分析的一种统计 分析方法。
生存分析不同于其它多因素分析的主要 区别点就是生存分析考虑了每个观测出 现某一结局的时间长短。
医学统计学 临床随访研究及分析
4.1.1生存时间
（survival time，failure time）
失访
4 男 52 …1994.11.02 2000.12.30 2250+
存活
5 女 56 …1994.06.25 1995.03.17 死亡 265
6 女 60 …1993.12.05 1996.08.16 死于其它 985+
医学统计学 临床随访研究及分析
生存时间的度量单位可以是年、月、 日、小时等。常用符号t表示，截尾数 据在其右上角标记“+”。
大肠癌患者的随访记录
编号 性别 年龄 … 手术日期 随访终止日期 随访结局 生存时间(天)
1 男 45 …1991.05.20 1995.06.04 死亡
1476
2 男 50 …1992.01.12 1998.08.25 死亡
2417
3 女 36 …1991.10.24 1994.03.18 876+
终点事件与起始事件之间的时间间隔。 终点事件指研究者所关心的特定结局。 起始事件是反映研究对象生存过程的起
始特征的事件。
医学统计学 临床随访研究及分
析
起始事件
终点事件
服药
痊愈
手术切除
死亡
染毒
死亡
化疗
缓解
缓解
复发
医学统计学 临床随访研究及分析
终点事件和起始事件是相对而言的， 它们都由研究目的决定，须在设计时 明确规定，并在研究期间严格遵守， 不能随意改变。
改进手术(B组): 10 70+ 70+ 120 225 366 390+ 475+ 518+ 647+
801+ 1001 1045 1045
+
+
+
医学统计学 临床随访研究及分析
含有截尾数据。 截尾数据的特点：真实的生存时未知，
只知道比观察到的截尾生存时间要长。 生存时间的分布一般不呈正态分布。
医学统计学 临床随访研究及分析
0.0 0.0 0.0 0.2 0.4 0.9 0.9 1.1 1.2 1.2 1.3 1.5 1.6 1.6 1.7
1.9 2.1 2.5 2.5 2.7 2.8 3.5 3.8 3.9 3.9 3.9 4.0 4.1 4.2 4.2
40
频 数 30
20
10
0 0
5 10 15 20 25 30 35 40 45
time (M onth)
医学统计学 临床随访研究及分析
半数生存时间(median survival time) 表示50％的个体存活且有50％的个体死亡的 时间
102名黑色素瘤患者的中位生存时间为 M＝7.4(月)
历的时间。出现结局事件 2.截尾数据（删失数据，censored data）
从起点至截尾点所经历的时间。 截尾原因：失访、死于其它疾病、观察结 束时病人尚存活等。
例如： 某肿瘤医院调查了1991-1995年间经手术 治疗的大肠癌患者150例，对可能影响大 肠癌术后生存时间的因素进行了调查， 如性别、年龄、组织学分类、肿瘤大小、 Dure’S分期等。随访截止日期为2000年 12月30日，随访记录见下表。
植手术，拟了解肾移植后病人的生存时间(天)。规 定随访开始时间为病人术后一天，死亡事件为该 病人因与肾移植有关的各种原因而死亡。后改进 手术方式，于1983-1986年又作了14例，资料如 下(有+的数据表示该病人截尾)。
一般手术(A组): 3
9
15 20 20 26 30 41 46 64+
64 135 223 365 450 596+ 680+ 900+ 900+
医学统计学 临床随访研究及分析
所谓观察结果就是我们关心的终点事件 在生存分析中称终检变量(censored
variable)或死亡变量(dead variable) 当被观察对象出现终点事件记为1，否则记
为0(统称为截尾)
医学统计学 临床随访研究及分析
1.完全数据（complete data） 从起点至死亡（死于所研究疾病）所经
4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.9 5.2 5.8 5.8 5.9 6.0 6.0 6.1 6.2 6.3
6.7 6.7 6.9 7.0 7.3 7.4 7.4 7.7 7.7 7.8 8.0 8.0 8.3 8.4 8.5
8.7 9.3 9.8 10. 10. 10. 11. 11. 11. 12. 13. 13. 13. 13. 13. 155014533588
医学统计学 临床随访研究及分析
死亡概率指在某时间段内受试者死亡的可能 性，记为 q.
与观察时间有关
医学统计学 临床随访研究及分析
生存概率是指在某时间段内受试者生存的可能 性，记为 p
与观察时间有关
关系 同一时刻有：p =1-q
某医医院学泌统尿计外科学于临197床9-随198访2年研间究作及了1分9例析肾移
医学统计学 临床随访研究 及分析
(survival analysis)
医学统计学 临床随访研究及分析
观察、比较两组肾移植病人手术后的生存时间和 结局，在该研究中除考虑随访对象的结局(生存 或死亡)外，还应考虑随访对象的“生存时间”， 因为即使结局相同，而发生结局的快慢不同，仍 可提示两组间存在差异
随访研究过程中研究对象可能会失访，或死于其 他疾病，或因研究经费和时间的限制不可能等到 所有的观察对象都出现结果才中止试验，这种现 象称为截尾(censoring)或终检，截尾数据所提 供的信息是不完全的(incomplete)，但不考虑或 不利用这类数据又是信息的损失
医学统计学 临床随访研究及分析
13. 14. 15. 16. 16. 16. 18. 19. 20. 20. 20. 21. 21. 21. 22. 869115030562582
23. 24. 24. 25. 25. 26. 28. 28. 29. 36. 36. 42. 634485073450
102名黑色素瘤患者的生存时间的频数分布
生存分析（survival analysis）是将事 件的结果（终点事件）和出现这一结果 所经历的时间结合起来分析的一种统计 分析方法。
生存分析不同于其它多因素分析的主要 区别点就是生存分析考虑了每个观测出 现某一结局的时间长短。
医学统计学 临床随访研究及分析
4.1.1生存时间
（survival time，failure time）
失访
4 男 52 …1994.11.02 2000.12.30 2250+
存活
5 女 56 …1994.06.25 1995.03.17 死亡 265
6 女 60 …1993.12.05 1996.08.16 死于其它 985+
医学统计学 临床随访研究及分析
生存时间的度量单位可以是年、月、 日、小时等。常用符号t表示，截尾数 据在其右上角标记“+”。
大肠癌患者的随访记录
编号 性别 年龄 … 手术日期 随访终止日期 随访结局 生存时间(天)
1 男 45 …1991.05.20 1995.06.04 死亡
1476
2 男 50 …1992.01.12 1998.08.25 死亡
2417
3 女 36 …1991.10.24 1994.03.18 876+
终点事件与起始事件之间的时间间隔。 终点事件指研究者所关心的特定结局。 起始事件是反映研究对象生存过程的起
始特征的事件。
医学统计学 临床随访研究及分
析
起始事件
终点事件
服药
痊愈
手术切除
死亡
染毒
死亡
化疗
缓解
缓解
复发
医学统计学 临床随访研究及分析
终点事件和起始事件是相对而言的， 它们都由研究目的决定，须在设计时 明确规定，并在研究期间严格遵守， 不能随意改变。
改进手术(B组): 10 70+ 70+ 120 225 366 390+ 475+ 518+ 647+
801+ 1001 1045 1045
+
+
+
医学统计学 临床随访研究及分析