医学统计学SPSS生存分析实例
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。
医学统计学SPSS生存分析实例
将生存时间按从小到大顺序排列如下：
表1 BCG治疗组生存情况
*死亡=1；删失=0
表2 药物和BCG结合治疗组生存情况
*死亡=1；删失=0
按上述二表将数据输入SPSS软件，其中数据编号为i，列（1）即时间为t，列（3）即生存结局为status，表1为group1，表2为group2。
选择Analyze中的Survival里的Kaplan-Meier分析，将Time，Status，Factor依次选定，option和Compare Factor依次设定完成后，得到输出结果，结果分析如下：
Survival Table中：
1为BCG治疗组患者生存率（Estimate）及其标准误（Std. Error）的计算结果。
2为药物与BCG结合治疗组患者生存率（Estimate）及其标准误（Std. Error）的计算结果。
Overall Comparisons
Test of equality of survival distributions for the different levels of group.
两组生存率的log-rank检验
H0：两种疗法患者生存率相同
H1：两种疗法患者的生存率不同
α=0.05
采用SPSS软件对两组生存率进行检验，得到上面Overall Comparisons表，其中第一行为LogRank检验结果。
即X2=0.057，P=0.811。
按α=0.05水准，不拒绝H0，还不能认为用BCG疗法和用药物与BCG结合疗法治疗黑色素瘤患者的生存率有差别。
生存曲线如上图所示，其中生存时间为横轴，生存率为纵轴。
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行业应用实例医学分析
电子工业出版社
提纲
1.两组不同治疗方法的生存率分析 2.判断不同群体的患病比例有无差异
两组不同治疗方法的 生存率分析
用中药+化疗（治疗方法1，16例）和单纯化疗（治疗 方法2，10例）两种疗法治疗白血病患者后，随访存活 情况记录如表19.1所示，试比较两组的生存率。
判断不同群体的患病 比例有无差异
依次单击菜单“ 数据→加权个案 ”，打开“加权 个案”对话框
判断不同群体的患病 比例有无差异
选择“加权个案 ”单选按钮，激 活“频率变量” 列表框，再将左 侧变量列表框中 的变量“人数” 移至右侧“频率 变量”列表框中
判断不同群体的患病 比例有无差异
单击“确定”按钮，完成对变量的权重的定义。 依次单击菜单“分析→描述统计→交叉表”，打开“
判断不同群体的患病 比例有无差异
在SPSS中进行交叉表分析，可以利用“分析→描述统 计→交叉表”命令实现
判断不同群体的患病 比例有无差异
将数据文件导入到SPSS中。在SPSS中，变量“是否患 病”取值为1时表示患病，取值为0时表示未患病。
为了对数据进行进行交叉表分析，首先应该对变量的 权重进行定义。在SPSS中，可以利用“数据→加权个 案”命令实现
判断不同群体的患病 比例有无差异
在实际分析中，除了需要对单个变量的数据分布情况 进行分析外，还需要掌握多个变量在不同取值情况下 的数据分布情况，从而进一步深入分析变量之间的相 互影响和关系，这种分析就称为数据交叉分析。
通过分析发现，本例问题可以使用SPSS分析模块中表 述统计中的交叉表来解决。
交叉表”对话框
判断不同群体的患病 比例有无差异
在对话框的左侧变 量列表框中选择变 量“班级”，单击 按钮，将其选入到 右侧的“行”列表 框；用同样方法将 变量“是否患病” 选入到“列”列表 框
SPSS分析技术：生存分析的寿命表法；聊聊寿命表法与Kaplan
SPSS分析技术：⽣存分析的寿命表法；聊聊寿命表法与Kaplan前⾯推送了⽣存分析的基本理论及Kaplan-Meier法的使⽤过程：数据分析技术：⽣存分析；⽣存分析起于医学研究，却不囿于医学研究SPSS分析技术：⽣存分析的Kaplan-Meier法；普及点肝脏的常识，护肝需要良好的⽣活习惯！今天要介绍利⽤寿命表进⾏⽣存分析。
上⾯的⽂章中介绍过Kaplan-Meier法和寿命表都能⽤于分析单个因素不同⽔平之间的⽣存时间分布⽐较。
虽然Kaplan-Meier法是更为常⽤的分析⽅法，但是它也有缺陷，需要准确记录事件和删失的发⽣时点。
某些事件的发⽣和删失是没有外在表现的，特别是某些慢性疾病，需要定期检查才能得知事件有没有发⽣。
例如，定义事件为癌症复发，复发发⽣的时点往往⽆法及时发现并准确记录发⽣时间，通常的做法是通过定期检查⾝体来追踪是否复发，这时记录的⽣存时间为时段数据，这时采⽤寿命表法更加合适。
案例分析⽣活是数据分析的来源，这也是草堂君做⽣活统计学公众号的初衷，因此草堂君在介绍每种数据分析⽅法时，都会基于案例数据的分析背景介绍⼀些⽣活常识。
真所谓⽣活中来、⽣活中去，希望⼤家在学习的同时拓展⼤家的知识⾯。
喜欢就下⽅点个赞，留个⾔吧！癌症泛指所有的恶性肿瘤，是由癌细胞引起的严重疾病，致死率极⾼。
癌细胞是⼀种变异的细胞，是产⽣癌症的病源，癌细胞与正常细胞的不同之处在于其有⽆限增殖的能⼒，⽽且还会局部侵⼊周遭正常组织甚⾄经由体内循环系统或淋巴系统转移到⾝体其他部位。
癌细胞的⽆限增殖会破坏正常的细胞组织，导致出⾎、坏死、溃疡，造成⼈体消瘦、⽆⼒、贫⾎、⾷欲不振、发热以及严重的脏器功能受损等，最终造成患者死亡。
随着⼈类平均寿命的延长，癌症对⼈类的威胁越来越⼤，已经成为我国城乡居民的最主要死因。
引起癌症的因素通常有不良的⽣活习惯（吸烟、喝酒、污染⽔和霉变⾷品等）；⽣活环境（接触有毒化学物质等）；⽣物因素（真菌病毒等）等这些有害因素。
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。
医学统计学基础课件：SPSS分析实战详解
这个课件详细介绍了医学统计学基础和如何使用SPSS进行数据分析。从数据 预处理到相关性分析和生存分析，全面解析SPSS分析的实战技巧。
课程介绍
通过本课程，您将学习到医学统计学的基本概念和原理，并掌握SPSS软件的 使用技巧。无论您是医学专业的学生还是从事医学研究的专业人士，本课程 都将对您有所帮助。
数据清洗
数据清洗是数据分析的关键一步，它包括数据筛选、缺失值处理、异常值检 测等操作。本节将教您如何进行数据清洗，以保证分析结果的准确性和可靠 性。
数据变换
数据变换是将原始数据进行处理，使其适应统计分析的要求。本节将介绍常 用的数据变换方法，如对数转换、标准化等，帮助您更好地分析数据。
描述性统计分析
二元组对照分析
二元组对照分析是用于比较两个二分类变量之间关系的统计方法。本节将介 绍如何进行二元组对照分析，并解释如何解读分析结果，帮助您理解变量之 间的相互关系。
多元线性回归分析
多元线性回归分析是用于评估多个自变量对因变量影响的统计方法。本节将 介绍如何进行多元线性回归分析，并解释如何解读分析结果，帮助您理解变 量之间的关系。
描述性统计分析是对数据进行整体和个体特征的分析，包括平均数、中位数、方差等指标的计算。本节将向您 展示如何进行描述性统计分析，并解释分析结果的含义。
散点图分析
散点图可以用来描述两个变量之间的关系，是统计分析中常用的可视化工具。 本节将教您如何绘制散点图并解读图形，以帮助您分析变量之间的相关性。
相关性分析
相关性分析是评估两个变量之间关系强度和方向的统计方法。本节将介绍如何进行相关性分析以及如何解读分 析结果，帮助您理解变量之间的相互关系。
分组比较分析
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将生存时间按从小到大顺序排列如下：
表1 BCG治疗组生存情况
*死亡=1；删失=0
表2 药物和BCG结合治疗组生存情况
*死亡=1；删失=0
按上述二表将数据输入SPSS软件，其中数据编号为i，列（1）即时间为t，列（3）即生存结局为status，表1为group1，表2为group2。
选择Analyze中的Survival里的Kaplan-Meier分析，将Time，Status，Factor依次选定，option 和Compare Factor依次设定完成后，得到输出结果，结果分析如下：
Survival Table中：
1为BCG治疗组患者生存率（Estimate）及其标准误（Std. Error）的计算结果。
2为药物与BCG结合治疗组患者生存率（Estimate）及其标准误（Std. Error）的计算结果。
Overall Comparisons
Test of equality of survival distributions for the different levels of group.
两组生存率的log-rank检验
：两种疗法患者生存率相同
H
：两种疗法患者的生存率不同
H
1
α=
采用SPSS软件对两组生存率进行检验，得到上面Overall Comparisons表，其中第
，还不能认为用BCG疗一行为LogRank检验结果。
即X2=，P=。
按α=水准，不拒绝H
法和用药物与BCG结合疗法治疗黑色素瘤患者的生存率有差别。
生存曲线如上图所示，其中生存时间为横轴，生存率为纵轴。