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实战|利用SPSS进行生存分析

弗雷赛斯  · 公众号  · 科研  · 2017-09-03 00:00

正文

用SPSS软件进行生存分析

给大家介绍3种常用方法

寿命表法、Kaplan-Meier分析法、Cox回归分析

一、寿命表分析

适用于大数据

示例:
若要研究性别对于肺病生存率有无区别,收集数据下列信息
time:生存时间(单位天)
status:0=存活,1=死亡
sex:1=男,2=女

操作步骤
按步骤将数据导入(lung数据集来自于R内置数据)


选定寿命表分析方法

对各选项进行设置

(其中注意状态设置:选取表示事件已发生的值)


设置完所有选项后确认

得到结果(可进行导出)


1.得到存活表:

该表给出了男女对应时间内存活和死亡人数,并计算了存活率、风险比等统计量


2.中位数生存时间:

即生存率为50%时,生存时间的平均水平;

可知:生存时间的平均水平女士高于男士

3.生存函数:男士较女士累计生存率下降快

二、Kaplan-Meier分析

适用于小样本
示例:
若要研究药物治疗对卵巢癌生存率有无区别,收集数据下列信息
futime:生存时间(单位天)
fustat:0=存活,1=死亡
rx:1=未治疗,2=治疗

操作步骤:
按步骤将数据导入(ovarian数据集来自于R内置数据)


选定Kaplan-Meier分析法,并对选项进行设置

设置结束后确认,得到结果(可进行导出)

1.生存表的均值和中位数、百分位数:

可以看出治疗与未治疗有均值、四分位数略有差异


2.整体比较:

检验结果p值>0.05,证明治疗组与非治疗组差异不显著


3.存活函数:治疗组较非治疗组生存结果好,但从假设检验结果来看差异不明显

三、Cox回归分析

示例:
若要研究结肠癌治疗方式对患者生存时间的影响,收集了下面所示的数据:
time:生存时间(单位天)
status:0=存活,1=死亡
rx:治疗方式,Obs=观察,Lev=方式1,Lev+5FU=方式2
obstruct:0=无阻塞的结肠肿瘤,1=有阻塞的结肠肿瘤
perfor:0=无结肠穿孔,1=有结肠穿孔
extent:传播程度:1 =黏膜下层,2 =肌肉,3 =浆膜,4 =相邻结构


操作步骤:
导入结肠癌colon数据(R中内置数据)


选定cox回归分析

参数设置:
协变量依次导入,方法按分析所需进行选择


点击"分类",协变量依次选入分类协变量

点击"绘图",勾选生存函数,主要变量为rx,将rx变量选入单线框中,绘制生存曲线



点击"选项",设置输出RR的95%置信区间。


最后确定

得到结果(可导出)
1.案例处理摘要:1858个样本,其中920个死亡,938个存活,无缺失值存在


2.分类变量编码:分类变量编码方式及频数


3.拟合模型检验:原假设是“所有影响因素的偏回归系数均为0”,这里可以看出P<0.05拒绝原假设,认为有偏回归系数不为零的因素,值得进一步分析。


4.方程式中变量:多元回归结果,第二列B为偏回归系数,最后三列为OR值及其置信区间。


5.协变量均值处的生存函数:总体的生存函数。患者生存率下降较快。


6.生存函数:在控制了其他变量后,有无治疗的生存函数对比,可以直观看出,接受Lev+5FU治疗的患者的生存情况优于未接受治疗Obs和接受治疗Lev的患者。

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