研究生医学统计学生存分析.ppt

如数据中无删失，生存率可用下式计算如果有删失数据，则需分时段计算不同单位时间的生存概率Pi(i=1,2,…,t),然后利用概率乘法原理将Pi相乘得到t时刻生存率。S(t)=P(T≥tk)=p1p2…pk例如手术治疗50例肺癌病人，术后1，2，3年的死亡数分别为10，10，10例，无截尾数据。试求各年的生存概率和3年生存率。解：各年生存概率p1=(50–10)/50,p2=(40–10)/40,p3=(30–10)/303年生存率S(3)=P(T≥3)＝(n0-d)/N=(50–30)/50=0.4000或S(3)=p1p2p3=0.4000生存率的标准误生存率置信区间生存曲线以生存时间为横轴，生存率为纵轴绘制的曲线(a)研究终止在475天(b)研究终止在474天图12-3乘积极限法生存曲线(阶梯形)及其半数生存期（Md=158天）图12-4寿命表法生存曲线(折线)及其半数生存期（Md=1.7年）生存曲线给我们的信息030201阶梯状；每一级阶梯代表一个死亡时间点(在截尾时间点无阶梯)；如果最大时间点是截尾则生存曲线不与曲线相交（见下图），否则与横轴相交。DeathCensored生存曲线给我们的信息MedianSurvivalYears半数生存期及四分位数间距1半数生存期也称中位生存期（mediansurvivaltime)，即生存时间中位数，表示恰好有50%的个体活过此时间，即生存率为５０％时对应的生存时间（集中趋势指标）。其数值可借助生存曲线进行粗略的图表法估计，或用线性内插法求解精确的数值。删失数据超过样本量的50%时，无法估计中位生存时间。此时较为实际的做法是使用生存时间超过一给定时间长度的概率（如3年生存率或5年生存率）2生存期的四分位数间距＝t２５－t７５，3反映离散程度大小4资料的基本要求01死亡例数（或死亡比例）不宜太少，否则宜出现偏性；截尾原因无偏性；生存时间尽可能记录精确01STEP03STEP01STEP02生存率估计常用的两种方法:乘积极限法，即kaplan-Meier法（小样本时）寿命表法（大样本时）第二节小样本生存率的kaplan-Meier估计乘积极限法(product-limitmethod)又称Kaplan-Meier法，由Kaplan和Meier于1958年提出，主要针对小样本资料，也可用于大样本，是一种非参数方法。基本思想：将生存时间由小到大依次排列，在每个死亡点上，计算其期初人数、死亡人数、死亡概率、生存概率和生存率。19生存分析估计：根据样本生存资料估计总体生存率及其他有关指标（如中位生存期）等。影响因素分析：为探索和了解影响生存时间长短的因素，或平衡某些因素后，研究某个或某些因素对生存的影响。比较：对不同组生存率进行比较。预测：对具有不同因素、不同水平的个体进行生存预测。2341生存分析的目的第一节生存时间资料的特点第二节小样本生存率的kaplan-Meier估计第三节大样本生存率的寿命表法估计第四节生存曲线比较的假设检验第一节生存时间资料的特点一、数据结构二、统计描述指标三、资料要求在临床医学中,对病人疗效考查：治疗结局？生存时间？一、数据结构“生存时间”的概念开始事件终点事件生物生存死亡电脑开始使用正常出现故障疾病治愈复发生存时间疾病产生治愈阴性阳性 生存时间终点事件起始事件010203生存时间的三个要点医学例子：起始事件随访时间终点事件疾病确诊 死亡治疗开始 死亡 治疗开