京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SPSS生存函数-Kaplan-Meier
一、Kaplan-Meier生存分析(分析-生存函数-Kaplan-Meier)
1、概念:在多数情况下,您都会希望考察两个事件之间的时间分布,比如雇用时长(员工从雇用到离开公司的时间)。但是,这种数据通常包含一些已审查的个案。已审查的个案是没有记录其第二次事件的个案(例如,在调查结束后仍然为公司工作的员工)。Kaplan-Meier过程是已审查的个案出现时估计时间事件模型的一种方法。Kaplan-Meier模型的依据是估计事件发生的每个时间点的条件概率,并取这些概率的乘积限估计每个时间点的生存率。
2、示例。新的AIDS疗法在延长寿命方面是否具有治疗优势?您可以对两组AIDS患者进行研究,一组接受传统疗法,另一组接受实验性疗法。从数据构造Kaplan-Meier模型将允许您比较两组的整体生存率,以确定实验性疗法是否是传统疗法的改进。还可以用图来表示生存或风险函数并对其进行直观比较,以获得更详细的信息。
3、统计量。生存表,包括时间、状态、累积生存和标准误、累积事件和剩余数;以及均值和中位数生存时间,带有标准误和95%置信区间。图:生存、风险、对数生存和1减生存。
4、数据。时间变量应为连续变量,状态变量可以是分类变量或连续变量,因子和层次变量应为分类变量。
5、假设。所关心事件的概率应只取决于初始事件之后的时间(假设绝对时间下的概率不变)。即,从不同时间开始研究的个案(比如,从不同时间开始接受治疗的患者)应有相似的行为。已审查的个案和未审查的个案之间也不应存在系统性差别。例如,如果许多已审查的个案都是情况更为严重的患者,则得到的结果可能会存在偏差。
6、相关过程。Kaplan-Meier过程使用的计算寿命表的方法估计每个事件发生时的生存或风险函数。“寿命表”过程使用保险精算方法进行生存分析,该方法依赖于将观察期划分为较小的时间区间,可能对处理大样本有用。如果您怀疑变量与要控制的生存时间或变量(协变量)相关,则应使用“Cox回归”过程。如果同一个个案中协变量在不同的时间点可以具有不同的值,则应使用带有“依时协变量”的“Cox回归”。
二、比较因子水平(分析-生存函数-Kaplan-Meie-比较因子)
您可以请求统计量以检验因子不同水平的生存分布的等同性。可用统计量包括对数秩、Breslow和Tarone-Ware。选择一个选项指定要进行的比较:跨层整体检验、分层检验、跨层成对检验或分层成对检验。◎对数秩.比较生存分布的等同性的检验。在此检验中,所有时间点均赋予相同的权重。◎Breslow.比较生存分布的等同性的检验。在每个时间点用带风险的个案数对时间点加权。◎Tarone-Ware.比较生存分布的等同性的检验。在每个时间点用历险的个案数的平方根对时间点加权。◎在层上比较所有因子水平.在单次检验中比较所有因子水平,以检验生存曲线的相等性。◎在层上成对比较因子水平.比较每一个相异的因子水平对。不提供成对趋势检验。◎对于每层.对每层的所有因子水平的相等性执行一次单独的检验。如果您没有分层变量,则不执行检验。◎为每层成对比较因子水平.比较每一层的每一个相异的因子水平对。不提供成对趋势检验。如果您没有分层变量,则不执行检验。
因子级别的线性趋势。允许您检验跨因子级别的线性趋势。此选项仅可用于因子水平的整体(而不是成对)比较。
三、保存(分析-生存函数-Kaplan-Meie-保存)
您可以将Kaplan-Meier表的信息保存为新变量,新变量可在以后的分析中用于检验假设或检查假设。您可以将生存函数、生存函数的标准误、危险函数和累积事件保存为新变量。◎生存.累积生存概率估计。默认变量名为前缀sur_加上顺序号。例如,如果已存在sur_1,Kaplan-Meier就分配变量名sur_2。◎生存函数的标准误.累积生存估计的标准误。默认变量名为前缀se_加上顺序号。例如,如果已存在se_1,Kaplan-Meier就分配变量名se_2。◎危险函数.累积风险函数估计。默认变量名为前缀haz_加上顺序号。例如,如果已存在haz_1,Kaplan-Meier就分配变量名haz_2。◎累积事件.当个案按其生存时间和状态代码进行排序时的事件累积频率。默认变量名为前缀cum_加上顺序号。例如,如果已存在cum_1,Kaplan-Meier就分配变量名cum_2
四、选项(分析-生存函数-Kaplan-Meie-选项)
1、统计量。您可以选择为计算的生存函数显示统计量,包括生存分析表、均值和中位数生存时间以及四分位数。如果包含因子变量,则会为每组生成单独的统计量。
通过图可以直观地检查生存函数、1减去生存函数、危险函数和取生存函数的对数。如果包含因子变量,则会为每组绘制函数图。◎生存.在线性刻度上显示累积生存函数。◎1减去生存函数.以线性尺度绘制1减生存函数。◎危险函数.在线性刻度上显示累积风险函数。◎取生存函数的对数.在对数刻度上显示累积生存函数。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07