SPSS > 使用技巧 > IBM SPSS Statistics的生存分析寿命表简单使用方式

IBM SPSS Statistics的生存分析寿命表简单使用方式

发布时间:2021-07-13 11: 30: 59

寿命表分析,一般目的是为了通过数据,制作寿命表和对应的生存函数图,以此分析出在不同时间的对应生存率。它的优点在于对生存时间的分布没有过多限制,可估算某生存时间的生存率,可比较不同处理组的生存率,可考察影响因素,所以应用广泛。

接下来我们简单地通过一篇文章,了解IBM SPSS Statistic软件制作寿命表的操作步骤。

一、操作步骤

下图1是收集了150只老鼠在200天内是否存活(对应time)的相关数据,我们分别给予它们低脂饮食、饱和饮食和不饱和饮食(对应食物1到3),并注释等量的肿瘤细胞,之后记录下它们的生存和死亡情况(对应状态0和1)。

图1:使用数据展示

接下来点击【分析】--【生存分析】--【寿命表】,打开寿命表界面,然后在时间栏中填入“time”变量;由于记录测试的时间是200天,因此显示时间间隔从0到200,每10天计算生存率等指标;状态栏输入“状态”变量,因子栏填入“食物”。

图2:填写寿命表设置

之后我们点击“定义时间”,填写单值为0,即指定死亡状态的标签。再点击“定义范围”,设置最小值为1,最大值为3,对应饮食方式1到3,完成后的寿命表设置界面如下图3。

图3:定义范围和事件

点击“选项”按钮,勾选生存分析图和比较的第一个因子级别为总体级别,即总体考察三种不同饮食下老鼠生存时间的差异,设置如下图4。

图4:寿命表选项设置

二、结果分析

图5就是SPSS生成的生存分析寿命表,我们主要参考图5红框划出的“生存分析比例”和“期末累计生存分析比例”两列。

从这两列我们可以看到,第一组老鼠在第70天的生存分析比例为1,期末累计生存分析比例为0.94;第二组老鼠在第70天的生存分析比例为1,期末累计生存分析比例为0.7;第三组老鼠在第70天的生存分析比例为0.33,期末累计生存分析比例为0.23。

图5: 寿命表

其次就是生存分析时间中位数表,这个表的数据表示老鼠死亡一半的时间点,时间中位数越高生存率越高。

图6:生存分析时间中位数

最后是我们在图4勾选的生存分析图,横轴表示时间,纵轴表示生存率,从图中可以看到当老鼠被注入癌症细胞后生存率越来越低,其中第三组生存率降低的最快。

这张表,底部曲线的面积越大,表示生存率越大,其中第一组的生存率是最高的,这也恰好印证了图5的结果。

图7:生存分析图

上述就是关于IBM SPSS Statistics的寿命表的制作操作步骤和最终结果的解析过程了,SPSS集成了多种生存分析的方式,我们可以按需进行选用。更多关于IBM SPSS Statistic软件的使用教程,大家可到中文网站上查询。

作者署名:包纸

展开阅读全文

标签:SPSS寿命表SPSS生存分析

读者也访问过这里:
SPSS Statistics
强大的数据分析平台
立即购买
微信群
官方微信群 立即加群
400-8765-888 kefu@makeding.com
热门文章
SPSS数据分析显著性差异分析步骤 SPSS显著性差异分析结果怎么看
数据的显著性差异分析主要有三种方法,分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求:卡方检验是对多个类别的数据进行分析,T检验是对两组数据进行分析,方差分析是对多组数据进行检验。下面,小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤,SPSS显著性差异分析结果怎么看。
2022-01-07
实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中,我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
2021-01-11
spss如何做显著性分析 spss显著性差异分析怎么标abc
在统计分析中,显著性分析是分析相关因素之间是否存在显著影响关系的关键性指标,通过它可以说明分析结论是否由抽样误差引起还是实际相关的,可论证分析结果的准确性。下面大家一起来看看用spss如何做显著性分析,spss显著性差异分析怎么标abc。
2022-03-14
SPSS回归分析中的f值是什么 SPSS回归分析F值在什么范围合适
回归分析中以R表示相关性程度的高低,以F评价回归分析是否有统计学的意义,使用IBM SPSS Statistics进行回归分析,可以非常快速的完成R,F的计算,并且给出回归曲线方程,那么,SPSS回归分析中f值是什么?SPSS回归分析F值在什么范围合适,本文结合实例向大家作简单的说明。
2022-07-22
SPSS多元logistic回归分析的使用技巧
回归分析是数据处理中较为常用的一类方法,它可以找出数据变量之间的未知关系,得到较为符合变量关系的数学表达式,以帮助用户完成数据分析。
2021-04-26
SPSS相关性分析结果怎么看
相关性分析是对变量或个案之间相关度的测量,在SPSS中可以选择三种方法来进行相关性分析:双变量、偏相关和距离。
2021-04-23
最新文章
SPSS因子和协变量的区别和联系 SPSS因子和协变量怎么选
在SPSS数据统计分析方法中,回归分析是比较常用到的数据分析方法,其中多元 Logistic 回归分析是较为复杂的一种分析方法,因为其中包含了因子、协变量、因变量、自变量等多个变量,在进行分析的时候,需要区分好这些变量,接下来重点给大家讲解,SPSS因子和协变量的区别和联系,SPSS因子和协变量怎么选。
2025-05-08
SPSS因子载荷值是哪个 SPSS因子载荷系数要大于多少
如果我们研究的问题里面有很多的影响因素,而且每个因素都好像很重要,无法剔除其中的一些元素。在这种情况下,我们常常会引入因子分析的研究方法,因子分析是一种降维的方法,可以将一些相似的元素总结为共性因子,这样我们就能将多个因素减少为少数几个因素。本文会给大家介绍SPSS因子载荷值是哪个,SPSS因子载荷系数要大于多少的相关内容,感兴趣的小伙伴不容错过。
2025-05-08
SPSS清洗数据是什么意思 SPSS清洗数据步骤
在数据统计领域,如果庞杂的数据组存在较多问题,例如组别重复、存在缺失值、数据异常等复杂情况,推荐使用SPSS清洗数据的功能来剔除异常数据,这样可以避免后续数据分析的测算失误。今天,我们以这SPSS清洗数据是什么意思,SPSS清洗数据步骤两个问题为例,带大家了解一下SPSS清洗数据的相关知识。
2025-05-08
SPSS控制变量如何处理 SPSS控制变量是自变量吗
在数据分析阶段,控制变量是对因变量有影响但非研究关注主题的变量,引入控制变量可以更准确测算自变量的影响,通过解释因变量变异的额外来源而减少实验数据的随机误差。今天,我们以SPSS控制变量如何处理,SPSS控制变量是自变量吗这两个问题为例,带大家了解一下SPSS控制变量的相关知识。
2025-05-08
SPSS编码表是什么 SPSS编码表怎么导出
作为一款经典的数据分析软件,相信很多小伙伴们对SPSS都不陌生。使用SPSS能够处理庞大、复杂的数据集,大大提高我们的工作效率。接下来我来为大家介绍SPSS编码表是什么,SPSS编码表怎么导出的相关内容。
2025-05-08
SPSS协变量是什么 SPSS协变量是控制变量吗
在数据收集阶段,当采集的数据繁杂众多,我们可以使用SPSS协变量分析来测算影响重要结果的潜在因素,减少某些变量对实验数据的干扰,由此准确识别多类变量之间的因果关系。今天,我们以SPSS协变量是什么,SPSS协变量是控制变量吗这两个问题为例,带大家了解一下SPSS协变量的相关知识。
2025-05-08

微信公众号

欢迎加入 SPSS 产品的大家庭,立即扫码关注,获取更多软件动态和资源福利。

读者也喜欢这些内容: