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醫學生存分析ppt課件(編輯修改稿)

2026-02-15 20:51 本頁面

　

【文章內容簡介】 ife table KaplanMeier 共同點：非參數分析方法、一般用于單因素分析適用條件大樣本資料大樣本、小樣本資料生存表人為劃分各時間段每個時間值為一段多組間的生存率比較方法（方法選擇途徑） “ Options” 對話框 “ Compare Factors” 對話框 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 41 見下例 word文檔中的數據及對應的 SPSS數據文件，采用乘積極限法進行分析。注意： 1） SPSS數據文件格式； 2） SPSS中乘積極限法的操作過程； 3）乘積極限法的具體結果解釋。 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 42 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 43 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 44 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 45 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 46 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 47 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 48 S u r v i v al F u n c t i o n sT50403020220Cum Survival1 . 21 . 0.8.6.4.20 . 0 . 2G R O U P 2 2 c e n s o r e d 1 1 c e n s o r e d2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 49 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 50 注意事項：組間的生存率比較時，要求各組的生存曲線不能交叉，若出現交叉，提示可能存在混雜因素，應采用多因素方法來校正混雜因素或分層做統計分析。 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 51 采用 Life table法對某生存數據進行分析 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 52 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 53 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 54 生存分析中的多因素分析方法 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 55 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 56 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 57 （生存分析方法中單因素與多因素分析的區別）若只比較男、女的生存情況優劣，則可采用前面所述的單因素分析方法 —— 乘積極限法、壽命表法。而在實際工作中，研究者關心的影響因素不止一個，如在此例中，除了性別，還有年齡等其他因素。因此，應采用多因素分析方法。 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 58 （多元線性回歸、多元 logistic回歸與生存分析中多因素回歸分析方法的區別）如果僅以生存時間為反應變量做多元線性回歸，則生存時間并不一定服從近似正態分布，不滿足線性回歸的要求；若僅以是否達到終點為反應變量做多元 logistic回歸，則未能充分利用生存時間長短的信息。而且兩者均未考慮到資料中刪失數據提供的信息。 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 59 解決措施：采用生存分析中的多因素回歸。生存分析中的多因素回歸同時以生存時間、結局為反應變量，有效利用不完全數據提供的信息，從而探索生存的影響因素。 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 60 生存分析中的多因素回歸包括：半參數方法： cox比例風險模型、非比例風險模型參數方法：指數分布模型、 Weibull分布模型、Gompertz分布模型、對數正態分布模型、對數logistic分布模型，等。參數方法中均假設生存時間服從某分布，而半參數方法中不需指定生存時間的分布情況。 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 61 Cox 比例風險模型 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 62 適用情況：用于分析帶有伴隨變量的生存時間資料，如：腫瘤和其它慢性病的預后分析，臨床療效評價和隊列研究的病因探索。優點：適用條件寬，便于作多因素分析。 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 63 一、 cox回歸模型簡介 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 64 模型結構即 Cox回歸，它的一般形式是： λ(t) = [λ0(t)] ? e( β1*x1+ β2*x2+… .+ βm*xm ) = [λ0(t)] ? exp(β1*x1+ β2*x2+… .+ βm*xm) 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 65 λ( t)表示 t時刻暴露于各危險因素（ x1， x2， … .xm）狀態下的風險函數。 λ 0(t)為基線風險函數，表示所有的危險因素狀態都為 0情況下的風險函數。 λ(t) / λ0(t) = exp( β1*x1+ β2*x2+… .+ βm*xm ) 即： ln [λ(t) / λ0(t)] = β1*x1+ β2*x2+… .+βm*xm 將 cox回歸與線性回歸、 logistic回歸做一比較。 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 66 λ 0(t)的形式不限，使模型的適用范圍如同非參數法那么廣；模型中含有參數 β ，又使得其統計效率接近參數模型。（但參數 β 就不能用傳統的方法進行估計和檢驗） ∴ 模型中含有參數 β ，但基線風險函數 λ 0(t)不要求服從特定分布形式，具有非參數的特點 ,故 Cox回歸又稱為半參數模型。 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王靜制作 67 英國生物統計學家 1972年建立了條件死亡概率和偏似然函數方法，解決了參數 β 的估計和檢驗問題。故，該統計分析方法稱為 Cox模型。 2022/2/16 安徽醫科大學流統系王

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