SPSS生存分析过程
实战利用SPSS进行生存分析
实战利用SPSS进行生存分析生存分析（Survival Analysis）是一种用于分析个体在一定时间内发生其中一事件的概率的统计方法。
生存分析可以用于疾病的生存时间分析、产品寿命分析、客户流失分析等。
SPSS是一种常用的统计分析软件，可以进行生存分析的实证研究。
生存分析的基本概念包括：生存时间（Survival Time）、生存率（Survival Rate）、累积风险（Cumulative Hazard）以及生存函数（Survival Function）等。
生存时间是指个体从其中一起始点到发生其中一事件所经过的时间。
生存率是指个体在其中一时间点存活下来的概率，也称为存活函数。
累积风险是指个体在其中一时刻前发生其中一事件的风险累积值。
进行生存分析的步骤包括：导入数据、设置生存时间和事件变量、选择合适的生存分析方法、进行分析和结果解释。
首先，在SPSS中导入数据。
可以将数据以Excel格式保存，然后在SPSS中选择File->Open->Data，选择相应的文件导入。
选择合适的生存分析方法。
SPSS提供了多种生存分析方法，如Kaplan-Meier生存曲线、Cox回归模型等。
选择合适的方法可以根据研究目的和数据特点来确定。
例如，如果想了解不同因素对生存时间的影响，可以选择Cox回归模型。
在SPSS中，可以使用Analyze->Survival->Survival，然后选择合适的方法进行分析。
进行生存分析。
根据选择的方法，SPSS会输出相应的结果。
例如，对于Kaplan-Meier生存曲线分析，SPSS会生成生存曲线和相应的生存率表格；对于Cox回归模型，SPSS会输出回归系数、风险比率等统计结果。
可以通过点击Results窗口中的相应选项来查看结果。
结果解释。
根据生存分析结果，可以解读生存曲线、计算生存率、比较不同组别间的生存差异等。
对于Kaplan-Meier生存曲线，可以通过图形来比较不同组别的生存率；对于Cox回归模型，可以根据回归系数和风险比率来解释不同因素对生存时间的影响。
生存分析SPSS
生存分析SPSS生存分析是一种统计分析方法，用于研究个体在其中一种特定事件发生之前的生存时间或其持续时间。
生存数据通常是从健康、病理学或其他研究中收集到的，常见的应用有医学领域的生存率研究、产品的寿命分析等。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，它提供了强大的功能和易于使用的界面，可以进行生存分析和其他统计分析。
生存分析的目的是探讨事件发生的概率和时间。
与传统的统计分析方法不同，生存分析考虑了数据中的故障时间，即个体的生存时间。
生存时间可以是不同个体之间的差异，也可以是同一个体在不同时间点的变化。
在SPSS中进行生存分析，首先需要准备生存数据集。
生存数据集通常包括以下几个要素：个体的生存时间，事件是否发生，个体的特征变量等。
个体的生存时间可以是连续的，也可以是离散的。
事件是否发生通常用0表示未发生，1表示发生。
个体的特征变量可以是性别、年龄、治疗方式等。
在SPSS中进行生存分析，主要采用的方法是Kaplan-Meier生存曲线和Cox比例风险模型。
Kaplan-Meier生存曲线是一种非参数方法，用于估计生存时间和生存概率。
它将个体的生存时间按照事件是否发生进行分类，并计算每个时间点上的生存概率。
SPSS中可以通过选择“Analyze”菜单下的“Survival”子菜单中的“Nonparametric Tests”来进行Kaplan-Meier 生存曲线分析。
Cox比例风险模型是一种半参数方法，用于估计生存时间和危险因素对生存的影响。
它可以考虑多个危险因素，并通过估计每个危险因素的风险比来评估其对生存的影响。
SPSS中可以通过选择“Analyze”菜单下的“Survival”子菜单中的“Cox Regression”来进行Cox比例风险模型分析。
除了Kaplan-Meier生存曲线和Cox比例风险模型，SPSS还提供了其他生存分析方法，如Log-rank检验、Proportional Hazard模型等。
SPSS生存分析
SPSS生存分析生存分析（Survival Analysis）是一种统计方法，用于研究时间到达一些特定事件的概率。
该方法适用于各种学科领域，包括医学、社会科学、工程等，可以分析个体在不同时间点发生一些事件的风险。
生存分析的基本概念是生存函数和生存时间。
生存函数描述了在给定时间点之前没有发生事件的个体比例。
生存时间是指个体从起始时间点到达特定事件的时间。
生存分析的目标是估计生存函数，并比较不同因素对生存时间的影响。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，它提供了进行生存分析的功能。
以下将以SPSS进行生存分析为例，介绍生存分析的具体步骤。
首先，需要准备数据。
数据应包括个体的起始时间点和观察时间（或终止时间），以及是否发生特定事件的信息。
数据应按照个体的起始时间点排序。
在SPSS中，选择"Analyze"菜单下的"Survival"子菜单，然后选择"Kaplan-Meier"。
在弹出的窗口中，将起始时间点和观察时间字段分别拖放到"Time"和"Censored Time"框中，将事件发生与否的字段拖放到"Censoring Variable"框中。
点击"OK"按钮运行分析。
SPSS将输出生存函数曲线图和表格。
生存函数曲线图显示了在不同时间点的生存概率，曲线下降表示生存概率下降，即事件发生的风险增加。
生存函数表格列出了不同时间点的生存概率和标准误差。
通过观察曲线和表格，可以初步了解生存情况和影响生存的因素。
如果需要进一步比较不同因素对生存时间的影响，可以使用SPSS的"Analyze"菜单下的"Survival"子菜单中的其他功能，比如"Log-rank"检验、Cox回归模型等。
SPSS学习笔记之——生存分析的Cox回归模型(比例风险模型)
一、生存分析基本概念1、事件（Event）指研究中规定的生存研究的终点，在研究开始之前就已经制定好。
根据研究性质的不同，事件可以是患者的死亡、疾病的复发、仪器的故障，也可以是下岗工人的再就业等等。
2、生存时间(Survival time)指从某一起点到事件发生所经过的时间。
生存是一个广义的概念，不仅仅指医学中的存活，也可以是机器出故障前的正常运行时间，或者下岗工人再就业前的待业时间等等。
有的时候甚至不是通用意义上的时间，比如汽车在出故障前的行驶里程，也可以作为生存时间来考虑。
3、删失（Sensoring）指由于所关心的事件没有被观测到或者无法观测到，以至于生存时间无法记录的情况。
常由两种情况导致：（1）失访；（2）在研究终止时，所关心的事件还未发生。
4、生存函数（Survival distribution function）又叫累积生存率，表达式为S（t）=P(T>t),其中T为生存时间，该函数的意义是生存时间大于时间点t的概率。
t=0时S(t)=1，随着t的增加S(t)递减（严格的说是不增），1-S(t)为累积分布函数，表示生存时间T不超过t的概率。
二、生存分析的方法1、生存分析的主要目的是估计生存函数，常用的方法有Kaplan-Meier法和寿命表法。
对于分组数据，在不考虑其他混杂因素的情况下，可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。
2、如果考虑其他影响生存时间分布的因素，可以使用Cox回归模型（也叫比例风险模型），利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系，评价影响因子对生存函数分布的影响程度。
这里的前体是影响因素的作用不随时间改变，如果不满足这个条件，则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。
下面用一个例子来说明SPSS中Cox回归模型的操作方法。
例题要研究胰腺癌术中放疗对患者生存时间的影响，收集了下面所示的数据：操作步骤：SPSS变量视图菜单选择：点击进入Cox主对话框，如下，将time选入“时间”框，将代表删失的censor变量选入“状态”框，其余分析变量选入“协变量”框。
SPSS生存分析过程
SPSS Survival(生存分析)菜单SPSS Survival菜单包括Life Tables过程、Kaplan-Meier过程、Cox Regression过程、Cox w/Time-Dep Cov过程。
这里只介绍Life Tables过程和Kaplan-Meier过程。
Life Tables过程Life Tables过程用于：1、估计某生存时间的生存率。
2、绘制各种曲线如生存函数、风险函数曲线等。
3、对某一研究因素不同水平的生存时间分布进行比较，控制另一因素后对研究因素不同水平的生存时间分布进行比较，包括从总体上比较和不同水平之间进行两两比较。
一、建立数据文件定义两个列变量：时间变量：取名“time”，label标上“survival time(week)”。
生存状态变量：取名“status”，并赋值：0=“删失”，1=“死亡”。
二、操作过程从菜单选择1、Analyze==>Survival ==>Life Tables2、Time框：选入time3、Display Time Intervals框：在by前面的框内填入生存时间上限，本例填入20（此区间必须包括生存时间的最大值）；在by后面的框内填入生存时间的组距，本例填入5，以保证结果列出“15-”的组段。
4、Status框：选入status；击define events钮,在single value框右边的空格中输入15、单击Option按钮，弹出对话框：●Life Table(s) 输出寿命表，系统默认● Plots: 选Survival（累积生存函数曲线）击Continue6、单击OK钮附：界面说明图1 寿命表主对话框【Time】框选入生存时间变量。
【Display Time Intervals】框欲输出生存时间范围及组距。
在by前面的框内填入生存时间上限，本例填入200（此区间必须包括生存时间的最大值）；在by后面的框内填入生存时间的组距，本例填入20，以保证结果列出“100-”的组段。
如何用SPSS做生存分析（TCGA数据举例）
如何用SPSS做生存分析（TCGA数据举例）生存分析是评价疾病预后的一个重要分析方法，尤其是在肿瘤研究中。
之前我们介绍过好几个肿瘤生存分析的在线工具，比如KM plotter，Onclnc，GEPIA等等（生存分析，这个网站还不错！，懒人怎么做肿瘤病人的生存分析？）。
有童鞋反映说这几个工具分析出来的结果咋不一样呢？原因主要有：1、在线工具的数据样本来源不同，大致上是KM plotter（TCGA 数据+GEO数据）>GEPIA（TCGA数据）>Onlnc（部分TCGA数据）2、分析时样本剔除的标准有所不同。
此外，在线工具分析的结果你无法得到入选分析样本的临床数据，也无法得到下图这样分类更加详细的生存分析结果。
（硕士论文：浙江省常见恶性肿瘤生存分析）所以有的时候还是得自己亲自动手做不做生存分析，今天就给大家介绍一下如何用SPSS分析对TCGA数据库中的肿瘤（肺腺癌）数据进行生存分析。
（SPSS版本是16.0的，还是英文的，从一个留学的同学那拷来的，一直没换，大家将就着看吧）首先是下载TCGA的临床数据和测序数据（FPKM数据），这一步可以用简易TCGA下载工具这个小工具来处理（这么好用的TCGA 数据下载工具？！）。
得到临床数据后，我们需要得到Over survival（OS）的数据，如果病人死亡了，OS就等于days to death，如果还活着，那就等于days to last followup。
而没有数据的病例就是我们需要剔除的条目了。
得到OS的数据之后，我们可以选择不同的临床信息进行生存分析，比如TNM分级，吸烟与否，治疗方式等等。
我们以抽烟为例，Not Availale为不抽烟病例，其他为抽烟的病例。
根据存活与否排序，得到OS的数据，再根据OS排序，删除没有生存信息的数据再看下吸烟情况，不吸烟的人似乎有点少，看来得肺腺癌的还是吸烟的多啊。
考虑到“节目效果”，这里把吸烟史=1的也归到不吸烟组。
生存分析SPSS过程（SPSSofSurvivalAnalysis）
生存分析SPSS过程（SPSS of Survival Analysis）Company name生存分析SPSS过程（SPSS of Survival Analysis）邹莉玲预防医学教研室Company Logo1. 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Company Logo生存分析(Survival Analysis)菜单Company Logo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）Company LogoCompany 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。
SPSS生存分析过程
SPSS生存分析过程SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款常用的统计分析软件，它提供了许多功能强大的数据分析方法，其中包括生存分析（Survival Analysis）。
生存分析适用于研究时间至关重要的事件或结果的数据，例如疾病的存活时间、机械故障的发生时间等。
下面将介绍SPSS生存分析的具体过程。
一、数据准备在进行生存分析之前，首先需要准备好相关的数据。
常见的生存分析数据包括个体的生存时间（或称为观察时间）、生存状态（生存/死亡）、以及一些影响因素（如性别、年龄、治疗方式等）。
在SPSS中，可以将这些数据保存在一个数据集中，每一行代表一个个体，每一列代表一个变量。
二、加载数据集打开SPSS软件，选择“文件”-“打开”-“数据”，然后选择相应的数据文件进行加载。
三、生存曲线估计1.选择“分析”-“生存”-“生存曲线”菜单，打开生存曲线分析对话框。
2.将生存时间变量拖放到“时间”框中，将生存状态变量拖放到“事件”框中。
3. 选择评估生存函数类型，默认为“Kaplan-Meier”方法。
4.设置显著性水平，默认为0.055.点击“确定”按钮，即可生成生存曲线图。
生存曲线图显示了不同时间点上个体存活的比例。
根据生存曲线图，可以观察到存活时间的变化趋势，比较不同组别（如性别、年龄组别等）之间的存活差异。
四、生存分析模型除了生存曲线图，我们还可以进行更深入的生存分析，包括拟合生存分析模型和进行相关统计检验。
1. 选择“分析”-“生存”-“Cox 比例风险”菜单，打开Cox比例风险模型对话框。
2.将生存时间变量拖放到“时间”框中，将生存状态变量拖放到“事件”框中。
3.选择将影响因素拖放到“因素”框中，可以同时拖放多个因素进行分析。
选中的因素将出现在“选择项”列表中。
4.点击“方法”按钮，选择要使用的估计方法，如“法向向似然估计”。
5. 点击“确定”按钮，即可生成Cox比例风险模型的结果报告。
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SPSＳSurvivａl(生存分析）菜单SPSS Ｓurviｖal菜单包括ＬｉfｅTableｓ过程、Kaplan-Meier过程、Cox Rｅgressｉｏn过程、Cox w／Tｉme-Dep Ｃｏｖ过程。
这里只介绍Life Tableｓ过程与Kaｐlaｎ－Ｍeｉer过程。
LｉfeＴａbles过程
ＬifｅTabｌes过程用于：
1、估计某生存时间得生存率。
2、绘制各种曲线如生存函数、风险函数曲线等。
3、对某一研究因素不同水平得生存时间分布进行比较,控制另一因素后对研究因素不同水平得生存时间分布进行比较,包括从总体上比较与不同水平之间进行两两比较。
一、建立数据文件
定义两个列变量:
时间变量：取名“tｉme”，lａbel标上“ｓｕrvｉｖalｔime(ｗｅek)”。
生存状态变量:取名“status”，并赋值:0=“删失”,1＝“死亡”。
二、操作过程
从菜单选择
１、Anａlyze==>Survｉｖａｌ=＝>LiｆｅTables
2、Ｔime框:选入tｉme
３、Dispｌay Tiｍe Inｔeｒｖａls框:在by前面得框内填入生存时间上限,本例填入20（此区间必须包括生存时间得最大值）；在bｙ后面得框内填
入生存时间得组距,本例填入５，以保证结果列出“15-”得组段。
4、Statuｓ框:选入statuｓ;击ｄeｆine eｖents钮,在ｓｉngｌe vaｌue框右边得空格中输入1
5、单击Option按钮,弹出对话框:
●Life Table（ｓ）输出寿命表,系统默认
● Plots:选Suｒｖival(累积生存函数曲线)
击Ｃｏnｔinuｅ
６、单击OK钮
附：界面说明
图1 寿命表主对话框
【Timｅ】框
选入生存时间变量。
【DｉｓplaｙＴiｍe Intervａlｓ】框
欲输出生存时间范围及组距。
在ｂy前面得框内填入生存时间上限，本例填入２00（此区间必须包括生存时间得最大值);在ｂｙ后面得框内填入生存时间得组距,本例填入２0，以保证结果列出“100-”得组段。
【Stａtuｓ】框
选入生存状态变量，并定义终结事件得标记值。
选入变量“Status”后,【DｅｆinｅEｖent】钮被激活变黑,击该按钮，弹出定义终结事件标记值得对话框（图1)。
对二分类变量,一般以死亡、复发、恶化等表示终结事件。
本例以死亡为终结事件,其标记值为１,故在Ｓi ｎgle value 框内填入１。
击Continuｅ钮。
若生存状态变量取值为一连续型变量,如反应变量为收缩压,则在下面得Rａｎge of values 框中输入1４0tｈrougｈ4０0，此处上限输入400就是我随便输入得一个上限,目得就是为了定义高血压患者，实际上恐怕没有人得血压能达到400,这样才能保证包括所有得高血压病例,具体情况具体分析。
图2 定义终结事件标记值得对话框
【Factｏｒ】框
定义第1层因素,即分组因素。
【Ｂy Fａctor】框
定义第2层因素,即分层因素。
【Options】选项
击Ｏptionｓ按钮,弹出选项对话框。
(图3）
图３寿命表选项对话框
Life Table(s):输出寿命表，系统默认。
Pｌｏt:统计图。
Ｓｕｒvｉvaｌ:累积生存函数曲线。
Hazard:累积风险函数散点图。
Ｏｎe minus surｖivaｌ:生存函数被1减后得曲线。
Ｌｏｇsurvival:对数累积生存函数曲线。
Denｓity：密度函数散点图。
paｒe LevelｓoｆFirst Faｃtor:对第1层因素不同水平得比较,即主对
话框（图1）中得faｃｔoｒ框中所选入得因素。
None:不做比较。
系统默认。
Ovｅrａll：整体比较。
Pａｉrwisｅ:两两比较。
寿命表各个指标得意义
Intrvl Start Tｉme:生存时间得组段下限。
Nuｍber Entｒng tｈis Iｎtrvl：进入该组段得观察例数。
ＮumbeｒWdｒａｗｎDuring Iｎtｒvａl：该组段得删失例数。
NuｍbeｒExｐosedｔo Risk:暴露于危险因素得例数，即有效观察例数(校正观察人数)。
Nｕmbｅｒｏf TerｍnｌEｖｅnts:终结事件得例数,即死亡例数。
Pｒopn Terminａｔｉng:终结事件比例,即死亡比例。
Prｏpn Surｖｉｖｉng:生存比例。
Ｃumｕl PｒｏpｎSｕrv at Eｎd:至本组段上限得累积生存率。
Ｐroｂａbility Dｅｎstｙ:概率密度。
所有个体在时点t后单位时间内死亡概率得估计值。
Hazard Raｔe：风险率。
活过时点t得个体,在时点t后单位时间内死亡概率得估计值。
SＥoｆCuｍul Surｖiving:累积生存率得标准误。
SＥof Probaｂｉｌｉty Deｎsty:概率密度得标准误。
SE ｏf Haｚaｒd Rate:风险率得标准误。
Kaplan-Meier过程
采用乘积极限法（Ｐroｄuct-limit estimatｅｓ）来估计生存率,同时还可以对一个因素进行检验。
适用于以个体为单位来收得未分组生存资料，就是最基本得一种生存分析方法。
Kaplan-Ｍeier法用于:
1、估计某研究因素不同水平得中位生存时间。
2、比较该研究因素不同水平得生存时间有无差异。
3、控制一分层因素后对研究因素不同水平得生存时间比较（此时将按分层因素得不同水平对研究因素对生存时间得影响分别进行分析)。
操作过程:
1、 Analyｚe==＞Suｒｖｉval ==>Kaｐlａn-Meieｒ
2、Tｉme框:选入tｉｍe
3、Stａtus框：选入ｓtatus;击define eｖents钮,在ｓingｌe ｖalue 框右边得空格中输入１
4、Ｆaｃtor框:选入grｏup;
５、paｒe factoｒs列表框:
●Ｔeｓt Staｔistiｃs：选择Log rank、Breｓｌow、Ｔaroｎe－Ｗａｒｅ
●Liｎｅaｒtｒenｄfｏr ｆactor ｌevels:选Poｏledｏｖer sｔrata或Paiｒwｉse over sｔｒａtａ
６、Optｉon列表框：
●Staｔｉsｔｉｃs: 选Sｕrvｉval tabｌe(s)、Ｍｅan anｄmedian、
Surviｖal
Ｐlots:选Surviｖaｌ
单击OK钮
三、界面说明
图1 Kaplaｎ-Ｍｅｉer法主对话框【Tiｍe】框
选入生存时间变量。
【Statｕs】框
选入生存状态变量。
【Factｏr】框
选入分组变量。
【Strata】框
选入分层变量。
【LａbｌeｓCases】框
给个体标记。
【pａｒｅFactor】选项
击ｐare Factｏr按钮,弹出选项对话框。
(图２)
图２分组因素水平间比较对话框
Test Statistiｃs:检验统计量。
Log ｒａnk:检验生存分布就是否相同,各时间点权重一样。
Bｒesｌow:检验生存分布就是否相同,以各时间点得观察例数为权重。
Tarone－Waｒe：检验生存分布就是否相同,以各时间点得观察例数得平方根为权重。
Linear ｔrend for ｆａcｔoｒlｅvｅls:分组因素水平间得线性趋势检验。
Pooｌed oｖerｓtrata：水平间得整体比较。
系统默认。
Fｏｒeach sｔrａｔｕm：按分层变量,对每一层进行分组因素各水平间得整体比较。
Pａirwise oｖer strata:分组因素各水平间得两两比较。
Pairwise for eａch sｔraｔum：按分层变量,对每一层进行分组因素各水平间得两两比较。
【Sａve】选项
击Ｓave按钮，弹出Sａve NeｗVarｉａbles（保存新变量)对话框(图7)。
图3 保存新变量对话框
Ｓｕrvival:累积生存率估计。
Standaｒd ｅrｒor oｆsurvｉｖaｌ:累积生存率估计得标准误。
Hazａｒd:累积风险函数估计。
Cumulatｉve ｅveｎｔs:终结事件得累积频数。
在各水平内,按生存时间与生存状态排序。
【Oｐtｉons】选项
击Optioｎs按钮,弹出选项对话框(图8)。
图4 K－Ｍ法选项对话框
Statistics：统计量。
Sｕｒｖival tabｌe(s）:生存分析表。
Mｅａｎandｍediaｎｓｕｒvｉval:平均生存时间与中位生存时间及其标准误与可信区间。
Quaｒｔiles:生存时间得第25百分位数、中位生存时间、第75百分位数。
Ploｔ:统计图。
Survｉval:累积生存函数曲线。
One ｍｉnus survival:生存函数被1减后得曲线。
Hazard:累积风险函数散点图。
Loｇsurvival:对数累积生存函数曲线。