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在SPSS中用Kaplan-Meier模型判断单个指标对生存期的影响

发布时间:2021-06-10 16: 09: 36

之前我们用Cox回归模型探讨过多个指标对生存期的影响,但是Cox回归模型仅限于数据中具有多个指标,如果我们只有一个指标,那么又该如何进行生存期影响分析呢? 

下面我们将学习另外一种生存分析模型--Kaplan-Meier模型,该模型可用于分析单个指标对生存期的影响差异。

一、Kaplan-Meier模型设置

首先还是先来看一下我们的演示数据,数据按照手术方式这一指标分为2组,手术方式用0和1表示,因变量有2个,生存结果和生存时间。生存结果用0表示存活,1表示死亡;生存时间表示手术后生存的总周数。

图1:演示数据

在分析菜单中,找到生存分析项,然后点击其中的“Kaplan-Meier”,打开我们的KM模型设置界面。

图2:Kaplan-Meier

接着我们在时间项中选择“生存时间”,状态选择生存结果,点击“定义事件”按钮,选择单值,值输入1,再点击继续回到上个界面中,设置因子为单指标变量—手术方式,操作步骤见图3。

图3:KM设置

点击“比较因子”按钮,在检验统计中,勾选“秩的对数”和“布雷斯洛”作为检验组间生存分布是否相同的组间比较方法。

其中,“秩的对数”方法,对远期差异较为敏感;而布雷斯洛对近期差异较为敏感。因此,对于一开始粘在一起,随时间推移越拉越开的生存曲线,“秩的对数”方法较“布雷斯洛”方法容易得到差异有显著性的结果;反之,对于一开始相差较大,随着时间推移反而越来越近的生存曲线,“布雷斯洛”方法容易得到差异有显著性的结果。

图4:比较因子设置

在选项设置中,我们在统计栏中勾选上“平均值和中位数生存分析函数”,在图一栏中勾选上“生存分析函数”,如图5。最后点击继续和确定,生成模型分析结果。

图5:选项设置

二、结果分析

最终生成的结果表格如图6所示,共有三个表格。我们主要看中间的表格,从表格中我们可以看出,手术方式1估算的平均存活时间为19.846周,手术方式2,估算的平均存活时间为7.376周。

图6:结果表格

除上述三个表格外,我们还绘制了一个生存分析函数图,如图7。从图中可更直观看出手术方式1比手术方式2的存活时间要更长。

图7:生存函数分析图

以上统计分析结果也说明了Kaplan-Meier模型在单指标因素对生存期的影响分析中,具有较好的准确性。以上就是本节关于IBM SPSS Statistic软件使用Kaplan-Meier模型的所有教程,希望能给大家在数据的生存分析中,带来一定的帮助。

作者署名:包纸

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