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2018-08-27 发布于江苏
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SPSS 生存分析和Cox模型9

生存分析和Cox模型讲授:王柏松 SPSS过程 Life Table Kaplan－Meier Cox Regression Life Table 数据：时间变量为数值变量，状态变量为二分类和多分类变量。因子变量为分类变量。统计量：每组每个时间段期初人数，失访人数，死亡人数，生存率，累计生存率等描述性统计量。每组生存时间中位数。检验结果，各种生存分析统计图。应用：采用寿命表法进行生存分析。样本量较大。 Kaplan-Meier 数据：时间变量为数值变量，状态变量为二分类和多分类变量。因子变量和分层变量为分类变量。统计量：生存时间，状态，累计生存率和标准误，累计终点事件，剩余人数；生存时间中位数，标准误及其95％可信区间，检验结果，各种图。应用：采用乘积极限法进行生存分析 Cox Regression 数据：时间变量为数值变量，状态变量为二分类和多分类变量。分层变量为分类变量。协变量可以为数值变量或分类变量，如是分类变量，需进行哑变量处理。统计量：各种模型统计量，参数估计等。应用：影响因素较多时。和SAS区别点 SPSS指定定终点值，SAS指定删失值 Life table 检验结果不同，累计生存率不同，SAS下限，SPSS上限。 Kaplan Meier 第三种检验方法不同。本节要求掌握生存分析应用条件，SPSS使用和结果解释。了解Cox回归 *上海交大基础医学院生物统计教研室 *