Kaplan-Meier生存分析方法概述与适用条件.docx

一、方法概述

Kaplan-Meier法(简称K-M法)又称乘积极限法，是一种估计生存率的非参数方法，主要用于：

估计生存率

绘制生存曲线

进行单因素生存分析(研究1个因素对生存时间的影响)

在SPSSAU(在线SPSS)平台中，对应的分析路径是【实验/医学研究】→【Kaplan-Meier】模块。

乘积概念解释

乘积是指本期生存率是建立在上一期尚有存活的条件下，因此本期生存率是本期生存概率与上一期生存概率的乘积。例如：

-某研究第1年的生存概率为0.9

-第2年的生存概率为0.8

-那么第2年的生存率即为0.9×0.8=0.72

二、适用条件

1.数据类型要求

数据资料应为生存数据，因变量包括两个：

生存状态/结局变量：通常用数字1表示完全数据(如医学事件死亡或复发)；用数字0表示删失数据(包括未观察到的终点事件或其他原因造成的失访数据)

生存时间变量：记录从开始观察到事件发生或删失的时间长度

2.因素限制

Kaplan-Meier法最多可以考虑1个因素对生存的影响，且该因素应为分类变量数据类型。

3.典型应用场景

医学研究：如考察新型癌症药物对生存的影响，将患者随机分为干预组、对照组

疗效评估：比较不同治疗方法的预后效果差异

生存状况比较：比较不同亚组类型的生存状况差异

三、数据录入注意事项

在SPSSAU(网页SPSS)平台进行Kaplan-Meier分析时，需要特别注意以下3点：

需要两个因变量(生存时间和生存状态)，缺一不可

生存状态项只能为1和0：

1表示死亡(或研究感兴趣的结局事件已发生)

0表示生存(或结局事件未发生)

只能分析1个分组因素的影响

对于删失数据(如失访或随访结束时仍存活)，录入格式为：-生存时间：可确定的生存时间-生存状态：0

四、分析结果解读

Kaplan-Meier分析主要提供以下结果：1.生存率估计2.中位生存时间3.生存曲线绘制4.组间差异比较(使用Log-Rank检验)

当生存曲线出现交叉时，Log-Rank检验可能不适用，此时可考虑采用其他检验方法如Tarone-Ware检验。