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1、生存曲线(三前两期讨论了如何使用软件(包括GraphPadPrism、SPSS和Origin)绘制生存曲线 。生存曲线只是数据呈现方式之一，其核心一定是统计结果 。说到统计 ， 必然要选择使用哪种统计方法 。有时候你的数据统计意义不大，真的要回头看看统计方法是否正确 。打开SPSS统计软件，记录数据，点击Survival 分析 。我们会发现软件中有四种统计方法可用 。这时候我们该选哪个？

SPSS软件对生命表法的官方解释是:用每个区间估计的概率来估计事件在不同时间点的总体概率 。“生命表的基本概念是将观测区间分成更小的时间区间 。对于每一个区间，在这个区间内发生终端事件的概率 ， 是用所有至少观察过这个时间的人来计算的 。然后用每个区间估计的概率来估计事件在不同时间点的总体概率 。”想出这样的段子估计打击有点尴尬 。

2、生存 分析COX风险模型B值的含义B是回归系数 。生存分析是研究影响因素与生存时间和结局之间关系的方法 。简单来说就是分析影响因素是否与结局有关，以及分析影响因素是否与结局发生时间有关 。Survival 分析中的主要概念如下:Survivaltime是指从观察对象的某个起始事件到结束事件的时间，如从疾病确诊到进展/死亡的时间；存活时间有两种:第一种是Completedata，指从观察起点到结束事件发生的时间；第二种是删失数据 。删失数据主要有三个原因:失访、退出和终止 。

3、Cox比例风险模型Cox比例风险模型(Cox，1972)本质上是一个统计的回归模型，在医学研究中常用于考察患者生存时间与一个或多个预测变量之间的关系 。生存的步骤分析: KaplanMeier曲线和logrank检验是单因素分析 。研究中只研究一个因素的影响，然后忽略其他因素的影响 。此外，KaplanMeier曲线和logrank检验只有在预测变量被分类的情况下才有用(例如，Avs的治疗，B的治疗；男性和女性) 。

【cox回归分析解读,spss单因素cox回归分析】这里提出了一种新的方法，Cox比例风险回归-3/，它既适用于定量预测变量，也适用于分类变量 。Cox 回归模型不仅适用于离散或连续变量，而且可以同时评估多个危险因素对生存时间的影响 。Cox比例风险模型可以同时评估多个因素对生存率的影响 。某一事件在特定时间点发生的概率就是风险率，预测风险概率的因素称为协变量 。

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