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《SPSS存活分析应用与存活分析应用与存活分析应用与存活》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、SPSS存活分析應用與相關統計方法之使用時機探討主講人IvanLanivan@sinter.com.twAGENDAAGENDA存活分析的概念與資料特性Censoreddata存活函數及風險函數SPSS的存活函數分析Kaplan-MeierEstimator存活函數的比較：Log-RankTest及GeneralizedWilcoxonTestSPSS的Cox模型分析如何檢定ProportionalHazard假設?如何使用StratifiedCoxModelExtendedCoxModel(TimeDependent)SPSS存活分析進階方法探
2、討-(利用RPlug-In可程式化能力)Kaplan-Meier存活函數信賴區間Cox比例風險(ProportionalHazard)假設的診斷ParametricModel存活分析復發事件(RecurrentEvent)存活分析CompetingRisks存活分析存活分析概要存活分析概要資料特性設限資料(Censoring)。資料通常不是常態分配。傳統的統計分析方法如T檢定、線性迴歸分析及變異數分析等不適用。存活分析類型存活函數的估計如Kaplan-Meier估計式。存活函數之間的比較:Log-RankTest。探討自變數對存活時間的影響:
3、Cox迴歸模型。存活時間的計算存活時間的計算SurvivalTimeEventTimeFollowupstartFollowupstart=追蹤的起始時間，，如手術日期，如手術日期,信用貸款撥款…EventTime=事件發生時間，，如死亡，如死亡,零件壞掉,信貸違約,離職…SurvivalTime=事件發生時間-追蹤的起始時間存活分析應用範例存活分析應用範例心臟移植/死亡白血病治療/復發前科累犯假釋/再逮捕單一事件結婚/離婚信用貸款/違約電子零件/故障右設限資料右設限資料(RightCensored)(RightCensored)RightCens
4、ored-研究期間樣本並未發生事件病人研究期間主動退出(losttofollow-up)。病人在研究結束後仍然存活(studyend-noevent)。病人在研究期間因其它因素(例如車禍、、毒品反應、毒品反應)而被取消(withdraws)。真正存活時間>觀察存活時間真正存活時間觀察存活時間RightCensored存活函數定義存活函數定義存活函數(SurvivalFunction)假設T為存活時間的隨機變數則存活函數S(t)=Pr(T>t),tfrom0to∞=存活時間超過t的機率病人在手術後存活超過三年的機率為何?S(3)=Pr(T>3)=0.8存
5、活超過三年的機率為80%存活分析存活分析--資料圖示資料圖示1*,3,4*,5,5,6*,7*,7,7,8*(*indicatescensoreddata)＊＊＊＊＊＊＋＋＋＋＋＋＋＋＋＊＊＊＋＋＋＊＊＊＋＋＋＊＊＊2468KaplanKaplan--MeierMeier存活函數存活函數估計式估計式1*,3,4*,5,5,6*,7*,7,7,8*(*indicatescensoreddata)Time#ofriskset#ofdeath#ofPr(T>t)censoredÙt()jnjdjcjSt()[0,3)1001S(0)1.0=8[3,5)9(=10-1)11S
6、(3)=1x=0.899[5,7)7(=9-2)21S(5)=1x8x5=0.6497852[7,8)4(=7-3)22S(7)=1xxx=0.32974n-ddiiiKMformula(1958年年年)St()=Õ=Õ(1-)t()i<=tnit()i<=tniKaplanKaplan--MeierMeier估計存活曲線圖估計存活曲線圖範例資料範例資料--HIVHIV病患存活時間病患存活時間KMKM存活函數應用說明存活函數應用說明((一一))75%的HIV病患估計至少可以活3個月50%的HIV病患估計至少可以活7個月25%的HIV病患估計至少可以活15個月KMKM
7、存活函數應用說明存活函數應用說明((二二))第p個百分位數的估計式ÙÙtp=min{:()tSt£p/100}KMKM存活曲線的信賴區間存活曲線的信賴區間((一一))Point-WiseCIKMKM存活曲線的信賴區間存活曲線的信賴區間((二二))2個群組的存活曲線信賴區間圖如何比較2個群組的存活曲線是否不一樣?存活函數的比較存活函數的比較:Log:Log--RankTestRankTestH:St()=St()(存活曲線之間無差異)012在每個事件發生時間點(t)建立一個2X2列聯表在群組1死亡的期望個數值2∑(d1i-e1i)i2Log
