生存分析SPSS单因素和多因素对生存率的项目分析

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1、生存分析SPSS过程 （SPSS of Survival Analysis） 邹莉玲 预防医学教研室 1. 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： (1)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。 (2)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 。 (3)影响因素分析：研究某个或某些因素对生存率或

2、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。 (4)预测：建立cox回归预测模型。 生存分析的理论复习 生存分析(Survival Analysis)菜单 寿命表（Life Tables）过程 Life tables 过程用于（小样本和大样本资料）： 1. 估计某生存时间的生存率，以及中位生存时间。 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的比较。 4. 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。 5. 对多

3、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 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。 （2）估计两组的中位生存期。 （3）绘制各组生存函数曲线。 （4）比较两组的总体生存时间分布有无差别。 Company Logo 一、建立数据文件（data-01.sav） 定义5个变量： 生存时间变量：t，值标签“生存时间（月）

4、” 生存状态变量 ：status，取值“1=死亡，0=删失或存活” 频数变量：freq，值标签“人数” 分组变量：group，取值“1=甲组，2=乙组” 生存时间序号变量(可无）：i 二、操作过程 主菜单：分析Analyze生存Survival寿命表Life tables 对话框参数设置： 1. 时间time框：选入 “t”。 2. 显示时间间隔Display time intervals框：步长by前面填入最大生存时 间的上限（必须包括生存时间最大值），步长by后面填入生存时 间的组距。本例上限填“60”，组距填“1”。 3. 状态status框：选入“status”，击define eve

5、nts 钮，在single value框填 入“1” 4. 因子factor框：选入“group”，定义最小值“1”，最大值“2”。 5. 单击选项option按钮，弹出对话框： 1）寿命表，系统默认。 2）图： 生存函数 3）比较第一个因子的水平： 整体比较 三、主要输出结果 1.10月生存率的估计： 甲法 48%，标准误 0.1 乙法 30%，标准误 0.1 2.两组的中位生存期估计： Company Logo 3. 绘制生存曲线： Company Logo 4. 两组生存时间分布的比较： Kaplan-Meier 过程 Kaplan-Meier过程用于(尤其小样本资料）： 1. 估计各生

6、存时间的生存率以及中位生存时间。 2. 绘制各种曲线：如生存函数、风险函数曲线等。 3. 比较某研究因素不同水平的生存时间有无差异。 4. 控制某个分层因素后对研究因素不同水平的生存时间 分布进行比较。 5. 对多组生存时间分布进行两两比较。 （各总体分布比较采用Log-rank等非参数方法） Company Logo 实例分析 例2：（数据同例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、乙两法各生存时间的生存率和标准误。

7、（2）估计两组的中位生存期。 （3）绘制各组生存函数曲线。 （4）比较两组的总体生存时间分布有无差别。 一、建立数据文件（同前） 二、操作过程 主菜单：分析Analyze生存SurvivalKaplan-Meier 对话框参数设置： 1. 时间time框：选入 “t”。 2. 状态status框：选入“status”，击define events 钮，在single value框填 入“1”。 3. 因子factor框：选入“group”。 4. 单击选项option按钮，弹出对话框： 1）统计量： 生存分析表，系统默认。 均值和中位生存时间，系统默认。 2）图： 生存函数 5. 单击比较因子

8、Compare Factor按钮，弹出对话框： 1）检验统计量Test Statistics： 都用于检验时间分布是否相同。 对数秩Log-rank：各时间点的权重一样。 Breslow：按各时间点的观察例数赋权。 Tarone-Ware：按各时间点观察例数的平方根赋权。 二、操作过程 2） 水平间的两两比较。 6. 单击Save按钮，弹出保存新变量Save new variables 对话框： 三、主要输出结果 1.生存表： 略 2.两组的中位生存期估计： 3. 绘制生存曲线： Company Logo 4. 两组生存时间分布的比较： Cox回归归过程 Cox回归过程用于： 1. 多个因素对

9、生存时间的影响作用分析和比较 2. 生存（或死亡）风险预测 实例分析 o例3：为探讨某恶性肿瘤的预后，某研究者收集了63 例患者的生存时间、生存结局及影响因素。影响因素 包括病人年龄、性别、组织学类型、治疗方式、淋巴 结转移、肿瘤浸润程度，生存时间以月计算。变量的 赋值和所收集的资料分别见表17-8和表17-9。试用 Cox回归模型进行分析。 NoX1X2X3X4X5X6tYNoX1X2X3X4X5X6tY 154001105203362000101200 25701000510344011101 401 35800011351355010010 261 4431111010303633110

10、001200 54801000713757111001200 640010006003848100101200 74401000580392800010 31 836000112914054101101201 93911101700413501011 71 104201001670424700010 181 1142010006604349101101200 1242101108704443010001200 135111100850454811000 151 145501001820464400010 41 1549111017604760111001200 1652111017404840

11、00010 161 174811100630493201001 241 1854101111010504400011 191 19380100010005148100101200 204011101661527201010 241 213800010930534200010 21 2219000102415463101101200 236710110930555501100 121 243700110900563900010 51 2543100101515744000101200 264900010315842111001200 275011111870597400011 71 285311

12、1001200606101010 401 29321110012006145101101080 3046010011200623801000 241 3143101101200636200010 161 3244101101200 表17-9 63名某恶性肿瘤患者的生存时间（月）及影响因素 一、建立数据文件（data-03.sav） 二、操作过程 主菜单：分析Analyze生存SurvivalCox Regression Cox回归主对话框 二、操作过程 主对话框参数设置： 1.时间time框：选入 “ t ”。 2.状态status框：选入“ y ”，击define events 钮，在si

13、ngle value框填入“1” 3.协变量Covariates框：选入“x1x6”。 4.方法Method框：选择自变量进入Cox模型的方法，SPSS提 供以下7种方法。 o1.分析例数描述 三、主要输出结果 o2-1.模型检验（全变量模型） 结果提示： （1）对模型总体检验有显著意义（P=0.003），即至少 有1个自变量的总体回归系数不为0。 o2-2.模型检验（逐步回归模型，Method=向前 法LR，自变量进入P0.05，剔除P0.10 ） （2）采用逐步回归法进行Cox模型分析的结果提示：模型拟合自变量进入和 剔除的检验水准分别为0.05和0.1时，筛选后的最佳模型包含两个协变量，

14、 即X4（治疗方式）和X5（淋巴结是否转移），该拟合模型总体检验提示 具有统计学意义（整体卡方=17.594，P0.10 ） B ：偏回归系数 ，SE：偏回归系数的标准误 Wald：用于检验总体偏回归系数与0有无显著差异， v=1时，W=（B/SE）2 。 Exp(B)：相对危险度估计（RR值） （3）X4（治疗方式）对生存时间有影响，采用新疗法病人的死亡风险降至传 统疗法的17.2%（RR的95%CI为0.0590.503）。 （4）X5（淋巴结是否转移）对生存时间也有影响，有淋巴结转移病人的死亡 风险为无淋巴结转移病人的2.538倍（ RR的95%CI为1.0626.066）。 o4. 自

15、/协变量的均值（选入2个变量的模型） o5. 生存曲线（选入2个变量的模型） Company Logo p 练习1：某临床试验对20名第或第期黑色素瘤 的患者进行随访研究，截至研究期结束，记录的生存 资料见表1。应用SPSS软件建立数据文件，并计算100 周生存率。 表1 20名第或期黑色素瘤患者的治疗后生存时间（周） 12.815.624.0+26.429.230.8+39.242.058.4+72.0+ 77.282.487.2+94.4+97.2+106.0+114.8+117.2+140.0+168.0+ 练习题 o练习2：某研究者随访收 集了某地男性心绞痛患 者2418例，其生存时间 数据整理后见表2。 （1）建立SPSS数据文件。 （2）估计该地男性心绞痛 患者的2年生存率和标准 误，以及中位生存期。 o练习3： 某研究者分别用免疫疗法、药物+ 免疫疗法治疗黑色素瘤患者，经随访得到各 患者的生存时间（月）见数据文件ex- 03.sav。 （1）试用Kaplan-Meier过程计算其生存率和 标准误。 （2）对两组的生存率进行log-rank检验。 （3）绘制生存曲线，计算中位生存期。