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生存分析的应用,spss生存分析

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生存 分析(生存分析)是指生存时间和推论 ， 研究生存时间和生物或人的结局根据实验或调查得到的数据 ， 生存曲线比较:logrank检验(非参数检验)适用于分组生存 data 分析，需要了解每个患者的生存时间和状态 。
【生存分析的应用,spss生存分析】
1、寻找对疾病影响因素最大用什么统计学方法如果跟进，可以考虑使用生存 分析不仅可以知道手术的结果，还可以知道到结果的时间长短 。生存 分析(生存分析)是指生存时间和推论，研究生存时间和生物或人的结局根据实验或调查得到的数据 ， 生存 分析与疾病的治愈与死亡或器官的生长发育等时效性指标相关 。

/Image-2/生存分析(生存分析)是对一个或多个非负随机变量进行统计推断并研究生存现象和反应时间数据及其统计规律的学科 。生存曲线可以绘制测试结果，即死亡(或其他一次性事件)前的时间 。GraphPadPrism可以使用KaplanMeier方法从原始数据创建生存曲线，并且可以比较生存曲线 。01 生存 curve中的关键概念“生存分析”已经在很多临床和动物研究中使用 ， 结果是生存次 。

GraphPadPrism使用KaplanMeier法(积极限法)创建生存曲线，并将生存曲线与对数秩检验和GehanWilcoxon检验进行比较 。1.用截尾数据创建生存 curve，其实比想象的要难 。这个难点就是很难清楚的理解每一科的生存时间 。例如 ， a .在研究结束时，一些受试者可能没有死亡 。

2、医学统计学中的landmark 分析是什么 landmark 分析，我的理解是 ， 我们可以更显著地比较某一段时间内群体间积极事件的差异 。医学统计学中生存 分析中经常用到Landmark 。什么是地标？其实就是把km曲线拆分成两段(或者几段)，第一段是一个cox；后一段假设两组起点相同生存，然后单独做一个cox 。已经发表在《新英格兰》和《柳叶刀》上，做过里程碑式的文章 。

Cox回归有个前提:各组的生存率同比例递减 。换句话说，像“楼梯”一样的km线，从远处看应该是直线，而不是曲线 。如果线是弯的，说明发生了一些事情，导致了前一段和后一段的生存比值的不同 。这种“弯曲”的情况其实在临床研究中相当普遍 。比如比较某种疾病手术和保守治疗之间/123 ， 456，789-0/的比率，有可能半年内保守治疗之间/123，456，789-0/的比率远远高于手术 ， 因为手术出现并发症的几率很大 。

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