(完整版)19章生存分析.pptVIP

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2022-10-18 发布于浙江
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* Stratum 2: group = small Product-Limit Survival Estimates t Survival Failure Survival StandardError Number Failed Number Left 0.0000 1.0000 0 0 0 14 14.0000 0.9286 0.0714 0.0688 1 13 19.0000 0.8571 0.1429 0.0935 2 12 26.0000 0.7857 0.2143 0.1097 3 11 28.0000 0.7143 0.2857 0.1207 4 10 29.0000 0.6429 0.3571 0.1281 5 9 32.0000 0.5714 0.4286 0.1323 6 8 36.0000 0.5000 0.5000 0.1336 7 7 40.0000 0.4286 0.5714 0.1323 8 6 42.0000 0.3571 0.6429 0.1281 9 5 44.0000 * . . . 9 4 45.0000 0.2679 0.7321 0.1233 10 3 53.0000 * . . . 10 2 54.0000 0.1339 0.8661 0.1130 11 1 59.0000 * . . . 11 0 * 又称为Cox 比例风险模型( Proportional Hazard Model) 非参数法：Kaplan-Meier法，log-rank test,等参数法：概率模型， Weibull Model, Exponential Model，etc. 半参数法：Cox 回归 D.R.Cox 1972 第四节 Cox 回归生存分析方法的分类 * 一、Cox 回归模型的结构 h(t,X): 具有一组自变量X的个体在时间t的风险； h0(t)：处于标准状态(X=0)下的个体在时间t的风险，又称基准风险函数(baseline hazard function), (unspecified) Xj : 自变量，j=1,2,…,p; ?j: 偏回归系数，j=1,2,…,p; 1、模型结构 * 2、模型假定任两个个体风险函数之比，即风险比（risk ratio,RR或hazard ratio，RR）模型模型中自变量的效应不随时间而改变，称为比例风险假定，简称PH假定。 * ?j的意义是：Xj每改变一个单位所引起的相对风险的改变量为：exp(?j) 如果?j为+， RR(?j)=exp(?j)1, 使风险增加。如果?j为-， RR(?j)=exp(?j)1, 使风险减少。 3、参数解释 * 4、参数估计与假设检验 RR的95%可信区间：标准化回归系数：总体假设检验：似然比检验和Wald检验回归系数的检验： Wald检验 * 第19章生存分析卫生统计学第7版卫生统计教研室 * 主要内容第一节生存资料的基本概念第二节生存率的估计第三节生存曲线的比较第四节 Cox 回归 * 第一节生存分析的概念生存分析(survival analysis):是将事件的结果和出现这一结果经历的时间结合起来分析的一种统计分析方法. * 药物 A:治愈率 80% 治疗开始治疗结束药物B:治愈率 80% 生存分析有两个反应变量：①事件发生 ②时间经历长度 tA tB 如果 tA=tB，何者最优？如果 tAtB，何者最优？治疗结束治疗开始一、生存时间事件(失败): 死亡, 发病, 疾病复发, 康复，… 时间的测量单位: 年，月，周或天，等 * 1. 生存时间资料的结构 (1). 记录: 开始时间, 结束时间, 结局, 协变量表19-2 6例膀胱肿瘤患者生存资料原始记录表序号年龄分级大小复发手术日期终止日期生存时间结局 id age grade size relapse start end t status 1 62 1 0 0 02/10/1996 12/30/2000 59 0(存活） 2 64 1 0 0 03/05/1996 08/12/2000 54 1(死亡) 3 52 2 0 0 04/09/1996 12/03/1999 44 0(失访) 4 60 1 0 0 06/06/1996 10/27/2000 53 0(死于其他) 5 59 2 1 0 07/20/1996 06/21/1998 23 1(死亡) 6 59 1 1 1 08/19/1996 09/1