SPSS生存分析过程.docx
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SPSS生存分析过程
SPSSSurvival（生存分析）菜单
SPSSSurvival菜单包括LifeTables过程、Kaplan-Meier过程、CoxRegression过程、Coxw/Time-DepCov过程。
这里只介绍LifeTables过程和Kaplan-Meier过程。
LifeTables过程
LifeTables过程用于：
1、估计某生存时间的生存率。
2、绘制各种曲线如生存函数、风险函数曲线等。
3、对某一研究因素不同水平的生存时间分布进行比较，控制另一因素后对研究因素不同水平的生存时间分布进行比较，包括从总体上比较和不同水平之间进行两两比较。
一、建立数据文件
定义两个列变量：
时间变量：
取名“time”，label标上“survivaltime（week）。
”生存状态变量：
取名“status”，并赋值：
0=“删失”，1=“死亡”。
二、操作过程从菜单选择
1、Analyze==>Survival==>LifeTables
2、Time框：
选入time
3、DisplayTimeIntervals框：
在by前面的框内填入生存时间上限，本例填入20（此区间必须包括生存时间的最大值）；在by后面的框内填入生存时间的组距，本例填入5，以保证结果列出“15-”的组段。
4、Status框：
选入status;击defineevents钮,在singlevalue框右边的空
格中输入1
5、单击Option按钮，弹出对话框：
LifeTable（s）输出寿命表，系统默认
Plots:
选Survival（累积生存函数曲线）
击Continue6、单击0K钮
□K
Fiste
Cancel
Hslj
附：
界面说明
4Time：
O5
DiepliyTiras
020Iz5
SIatus:
aar
Factor:
ByFactor:
2ption^.-
图1寿命表主对话框
【Time】框
选入生存时间变量
【DisplayTimeIntervals】框欲输出生存时间范围及组距。
在by前面的框内填入生存时间上限，本例填入200（此区间必须包括生
存时间的最大值）；在by后面的框内填入生存时间的组距，本例填入20，
以保证结果列出“100”的组段。
【Status】框
选入生存状态变量，并定义终结事件的标记值。
选入变量“Status”后，【DefineEvent】钮被激活变黑，击该按钮，弹出定义终结事件标记值的对话框（图1）。
对二分类变量，一般以死亡、复发、
恶化等表示终结事件。
本例以死亡为终结事件，其标记值为1,故在Single
value框内填入1。
击Continue钮。
若生存状态变量取值为一连续型变量，如反应变量为收缩压，则在下面的Rangeofvalues框中输入140through
400，此处上限输入400是我随便输入的一个上限，目的是为了定义高血压患者，实际上恐怕没有人的血压能达到400，这样才能保证包括所有的
高血压病例，具体情况具体分析。
图2定义终结事件标记值的对话框
【Factor】框
定义第1层因素，即分组因素。
【ByFactor】框
定义第2层因素，即分层因素。
【Options】选项
击Options按钮，弹出选项对话框。
（图3）
图3寿命表选项对话框
Plot:
统计图
LifeTable（s）:
输出寿命表，系统默认。
Survival:
累积生存函数曲线
后的曲线
Hazard:
累积风险函数散点图
Oneminussurvival:
生存函数被
Logsurvival:
对数累积生存函数曲
Density:
密度函数散点图。
CompareLevelsofFirstFactor:
对第1层因素不同水平的比较，即主对话框（图1）中的factor框中所选入的因素。
None:
不做比较。
系统默认。
Overall:
整体比较。
Pairwise:
两两比较。
寿命表各个指标的意义
IntrvlStartTime:
生存时间的组段下限。
NumberEntrngthisIntrvl:
进入该组段的观察例数。
NumberWdrawnDuringIntrval:
该组段的删失例数。
NumberExposedtoRisk:
暴露于危险因素的例数，即有效观察例数（校正观察人数）。
NumberofTermnlEvents:
终结事件的例数，即死亡例数。
PropnTerminating:
终结事件比例，即死亡比例。
PropnSurviving:
生存比例。
CumulPropnSurvatEnd:
至本组段上限的累积生存率。
ProbabilityDensty:
概率密度。
所有个体在时点t后单位时间内死亡概率
的估计值。
HazardRate:
风险率。
活过时点t的个体，在时点t后单位时间内死亡概率的估计值。
SEofCumulSurviving:
累积生存率的标准误。
SEofProbabilityDensty:
概率密度的标准误。
SEofHazardRate:
风险率的标准误。
Kaplan-Meier过程
采用乘积极限法（Product-limitestimates）来估计生存率，同时还可以对一个因素进行检验。
适用于以个体为单位来收的未分组生存资料，是最基本的一种生存分析方法。
Kaplan-Meier法用于：
1、估计某研究因素不同水平的中位生存时间。
2、比较该研究因素不同水平的生存时间有无差异。
3、控制一分层因素后对研究因素不同水平的生存时间比较（此时将按分
层因素的不同水平对研究因素对生存时间的影响分别进行分析）。
操作过程：
1.Analyze==>Survival==>Kaplan-Meier
2.Time框：
选入time
3.Status框:
选入status；击defineevents钮，在singlevalue框右边的
空格中输入1
4.Factor框：
选入group；
5.Comparefactors列表框：
TestStatistics:
选择Logrank、Breslow、Tarone-Ware
Lineartrendforfactorlevels:
选Pooledoverstrata或Pairwiseover
strata
6.Option列表框：
Statistics:
选Survivaltable（s）、Meanandmedian、Survival
Plots:
选Survival
单击OK钮
三、界面说明
图1Kaplan-Meier
【Time】框
选入生存时间变量。
【Status】框
选入生存状态变量。
【Factor】框
选入分组变量。
【Strata】框
选入分层变量。
【LablesCases】框
给个体标记。
【CompareFactor】选项
法主对话框
（图2）
击CompareFactor按钮，弹出选项对话框
图2分组因素水平间比较对话框
TestStatistics:
检验统计量。
Logrank:
检验生存分布是否相同，各时
间点权重一样
Breslow:
检验生存分布是否相同，以各时
间点的观察例数为权重
Tarone-Ware:
检验生存分布是否相同，
以各时间点的观察例数的平方根为权重。
Lineartrendforfactorlevels:
分组因素水平间的线性趋势检验。
Pooledoverstrata:
水平间的整体比较。
系统默认。
Foreachstratum:
按分层变量，对每一层进行分组因素各水平间的整体比较。
Pairwiseoverstrata:
分组因素各水平间的两两比较。
Pairwiseforeachstratum:
按分层变量，对每一层进行分组因素各水
平间的两两比较。
【Save］选项
击Save按钮，弹出SaveNewVariables（保存新变量）对话框（图7）。
图3保存新变量对话框
Survival:
累积生存率估计
计的标准误
Standarderrorofsurvival:
累积生存率估
Hazard:
累积风险函数估计
Cumulativeevents:
终结事件的累积频数在各水平内，按生存时间和生存状态排序。
【Options】选项
击Options按钮,弹出选项对话框（图8）。
Survivaltable（s）:
生存分析表。
Meanandmediansurvival:
平均生存时间
和中位生存时间及其标准误和可信区间。
Quartiles:
生存时间的第25百分位数、中
位生存时间、第75百分位数。
Plot:
统计图。
Survival:
累积生存函数曲线
曲线
Oneminussurvival:
生存函数被1减后的
Hazard:
累积风险函数散点图
Logsurvival
:
对数累积生存函数曲线
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