SPSS教程第14章文档格式.docx

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18

6

19

26

9

8

43

4

31

24

否

是

7

11

1

3

17

14.1.2.1数据准备

激活数据管理窗口，定义变量名：

随访月数的变量名为TIME，是否死亡的变量名为DEATH，分组（即中药组与对照组）的变量名为GROUP。

输入原始数据：

随访月数按原数值；

是否死亡的，是为1，否为0；

分组的，中药组为1，对照组为2。

14.1.2.2统计分析

激活Statistics菜单选Survival中的LifeTables...项，弹出LifeTables对话框（图14.1）。

从对话框左侧的变量列表中选time，点击钮使之进入time框；

在DisplayTimeIntervals栏中定义需要显示生存率的时点，本例要求从0个月显示至48个月，间隔为2个月，故在0through框中输入48，在by框中输入2。

选death，点击钮使之进入Status框，点击DefineEvent...钮弹出LifeTables:

DefineEventforStatusVariable对话框，在Singlevalue栏中输入1，表明death=1为发生死亡事件者；

点击Continue钮返回LifeTables对话框。

选group，点击钮使之进入Factor框，点击DefineRange...钮，弹出LifeTables:

DefineRangeforFactorVariable对话框，定义分组的范围，在Mininum框中输入1，在Maxinum框中输入2，点击Continue钮返回LifeTables对话框。

图14.1生存资料的寿命表分析对话框

点击Options...钮弹出LifeTables:

Options对话框，在Plot栏中选Survival项，要求绘制生存率曲线图；

在CompareLevelsofFirstFactor栏中选Overall项，要求作组间生存状况的比较。

之后点击Continue钮返回LifeTables对话框，再点击OK钮即完成分析。

14.1.2.3结果解释

在结果输出窗口中将看到如下统计数据：

共有26个观察对象进入分析。

系统先显示中药组（group=1）的生存状况寿命表，按用户指定，从0月起，隔2个月直至42个月（原指定从0—48个月，但因42个月后，生存概率已为0，故42个月后至48个月的生存状况不再显示），分别显示进入该时点例数（NumberEntrngthisIntrvl）、从该时点失去的例数（NumberWdrawnDurongIntrvl）、该时点暴露于死亡危险的例数（NumberExposdtoRisk）、该时点死亡的例数（NumberofTermnlEvents）、该时点死亡概率（PropnTerminating）、该时点生存概率（PropnSurviving）、该时点末生存率（PropnSurvatEnd）、单位时点的累积概率（CumulProbabilityDensty）、该时点风险比例（HazardRate）、生存率的标准误（SEofCumulSurviving）、单位时点累积概率的标准误（SEofProbabilityDensty）、风险比例的标准误（SEofHazardRate）。

如本例，用中药+化疗的方式治疗白血病患者，至8个月时，死亡率为17.39%，生存概率为82.61%，生存率为66.38%，风险比例为9.52%。

至42个月时，生存概率和生存率均为0，此时风险比例为100%。

中药组的50%生存率在19.44个月。

对照组同类结果的显示，因在16个月时生存概率已为0，故仅从0月起，隔2个月至16个月止。

分析显示，单纯用化疗，白血病患者的半数生存率约在16个月多一点，比中药组少三个月。

Thissubfilecontains:

26observations

LifeTable

SurvivalVariableTIME

forGROUP=1

NumberNumberNumberNumberCumulSEofSEof

IntrvlEntrngWdrawnExposdofPropnPropnPropnProba-CumulProba-SEof

StartthisDuringtoTermnlTermi-Sur-SurvbilityHazardSur-bilityHazard

TimeIntrvlIntrvlRiskEventsnatingvivingatEndDenstyRatevivingDenstyRate

------------------------------------------------------------------------------

.016.0.016.0.0.00001.00001.0000.0000.0000.0000.0000.0000

2.016.0.016.01.0.0625.9375.9375.0313.0323.0605.0303.0322

4.015.01.014.5.0.00001.0000.9375.0000.0000.0605.0000.0000

6.014.0.014.02.0.1429.8571.8036.0670.0769.1019.0441.0542

8.012.01.011.52.0.1739.8261.6638.0699.0952.1231.0458.0670

10.09.01.08.5.0.00001.0000.6638.0000.0000.1231.0000.0000

12.08.01.07.51.0.1333.8667.5753.0443.0714.1348.0420.0712

14.06.0.06.0.0.00001.0000.5753.0000.0000.1348.0000.0000

16.06.0.06.0.0.00001.0000.5753.0000.0000.1348.0000.0000

18.06.01.05.51.0.1818.8182.4707.0523.1000.1453.0489.0995

20.04.0.04.0.0.00001.0000.4707.0000.0000.1453.0000.0000

22.04.0.04.0.0.00001.0000.4707.0000.0000.1453.0000.0000

24.04.01.03.5.0.00001.0000.4707.0000.0000.1453.0000.0000

26.03.01.02.5.0.00001.0000.4707.0000.0000.1453.0000.0000

28.02.0.02.0.0.00001.0000.4707.0000.0000.1453.0000.0000

30.02.01.01.5.0.00001.0000.4707.0000.0000.1453.0000.0000

32.01.0.01.0.0.00001.0000.4707.0000.0000.1453.0000.0000

34.01.0.01.0.0.00001.0000.4707.0000.0000.1453.0000.0000

36.01.0.01.0.0.00001.0000.4707.0000.0000.1453.0000.0000

38.01.0.01.0.0.00001.0000.4707.0000.0000.1453.0000.0000

40.01.0.01.0.0.00001.0000.4707.0000.0000.1453.0000.0000

42.01.0.01.01.01.0000.0000.0000.23541.0000.0000.0727.0000

Themediansurvivaltimeforthesedatais19.44

LifeTable

forGROUP=2

.010.01.09.5.0.00001.00001.0000.0000.0000.0000.0000.0000

2.09.01.08.51.0.1176.8824.8824.0588.0625.1105.0553.0624

4.07.0.07.0.0.00001.0000.8824.0000.0000.1105.0000.0000

6.07.02.06.01.0.1667.8333.7353.0735.0909.1628.0678.0905

8.04.0.04.0.0.00001.0000.7353.0000.0000.1628.0000.0000

10.04.01.03.51.0.2857.7143.5252.1050.1667.2122.0918.1643

12.02.01.01.5.0.00001.0000.5252.0000.0000.2122.0000.0000

14.01.0.01.0.0.00001.0000.5252.0000.0000.2122.0000.0000

16.01.01.0.5.0.00001.0000.5252.0000.0000.2122.0000.0000

Themediansurvivaltimeforthesedatais16.00+

接着显示两组比较的结果。

系统采用Gehan比分检验法，得u=0.012，P=0.9113，即中药组与对照组的生存率无差别。

ComparisonofsurvivalexperienceusingtheWilcoxon（Gehan）statistic

groupedbyGROUP

Overallcomparisonstatistic.012D.F.1Prob..9113

GrouplabelTotalNUncenCenPctCenMeanScore

1168850.00.1875

2103770.00-.3000

最后，系统输出生存率曲线图（图14.2）。

从图中可见，对照组（group=2）在8个月前一段时点的生存率均较中药组（group=1）略低，而8-12个月这一段其生存率又较中药组略高，12个月后再又下降。

但在治疗中加用中药，对个别患者而言，20个月后依然有一定的生存率。

图14.2中药组与对照组生存率曲线的比较

调用此过程，系统将采用Kaplan-Meier方法，对病例随访资料进行生存分析，在对应于每一实际观察事件时点上，作生存率的评价。

［例14-2］25例某癌症病人在不同时期经随机化分配到A、B治疗组进行治疗，同时随访观察至1974年5月31日结束，资料整理后如下表，试对其结果进行生存率分析。

病人号

随访天数

治疗方式

5

14

15

16

20

21

22

23

25

180

632

852

52

2240

220

63

195

76

70

1990

1976

700

1296

1460

210

1328

365

A

B

14.2.2.1数据准备

随访天数为TIME，是否死亡为DEATH，治疗方式为TREAT。

变量TIME按原数值输入，DEATH为是的输入1、否的输入0，TREAT为A的输入1、为B的输入2。

14.2.2.2统计分析

激活Statistics菜单选Survival中的Kaplan-Meier...项，弹出Kaplan-Meier对话框（图14.3）。

选death，点击钮使之进入Status框，点击DefineEvent...钮弹出Kaplan-Meier:

点击Continue钮返回Kaplan-Meier对话框。

选treat，点击钮使之进入Factor框。

图14.3Kaplan-Meier法生存率分析对话框

点击Save...钮弹出Kaplan-Meier:

SaveNewVariables对话框，选Survival项，要求将各观察样例的生存率存入原始数据库中。

点击Options...钮弹出Kaplan-Meier:

Options对话框，在Plot栏中选Survival项，要求绘制生存率曲线图。

14.2.2.3结果解释

先对A治疗组资料进行分析。

将原资料按生存天数的大小顺次排列，再逐例显示生存状态（Status，即死亡为1、生存为2）、生存率（CumulativeSurvival）、生存率标准误（StandardError）、累积死亡例数（CumulativeEvent）和尚存活人数（NumberRemaining）。

如本例，A组共12人，死亡6人，生存6人，存活率为50.00%；

平均生存时间为1023天，标准误为276，95%可信区间为482—1563天。

B组共13人，死亡12人，生存1人，存活率为7.69%；

平均生存时间为607天，标准误为226，95%可信区间为163—1051天。

FactorTREAT=A

TimeStatusCumulativeStandardCumulativeNumber

SurvivalErrorEventsRemaining

81111

81.8333.1076210

521.7500.125039

63148

631.5833.142357

2201.5000.144366

365065

852064

1296063

1328062

1460061

1976060

NumberofCases:

12Censored:

6（50.00%）Events:

6

SurvivalTimeStandardError95%ConfidenceInterval

Mean:

1023276（482,1563）

（Limitedto1976）

Median:

220.（.,.）

FactorTREAT=B

131.9231.0739112

181.8462.1001211

231.7692.1169310

701.6923.128049

761.6154.134958

1801.5385.138367

1951.4615.138376

2101.3846.134985

6321.3077.128094

7001.2308.1169103

12961.1538.1001112

19900111

22401.0000.0000120

13Censored:

1（7.69%）Events:

12

607226（163,1051）

19580（38,352）

TotalNumberNumberPercent

EventsCensoredCensored

TREATA126650.00

TREATB131217.69

Overall2518728.00

系统按用户的请求输出生存率曲线图（图14.4）。

从图中可见，生存天数为200左右之前，A、B两组的生存率相近，而后，A组维持约50%的生存率，B组则不断下降。

最后系统将各观察对象的生存率计算结果，逐一送入原始数据库保存（图14.5），变量名为sur_1。

用户从中可见，如A组治疗8天死亡者，其8天的生存率为83.333%；

又如B组治疗180天死亡者，其180天的生存率为53.846%。

图14.4两种治疗方式生存率曲线比较

图14.5生存率分析结果的保存

调用此过程可完成对病例随访资料中事件发生时点与一系列相关独立变量之间关系的评价，即建立Cox回归模型（亦称比例风险模型）。

第一、二节介绍的方法，仅仅是对生存资料作较简单的统计，即描述和分析一个因素（如治疗方式）对生存时间的影响。

而在Cox回归模型中，某一时点t，除了有一个本底风险量h0（t）外，第i个影响因素可使该本底风险量h0（t）增至eβixi倍而成为h0（t）·

eβixi。

因此如果有k个因素同时影响生存过程，那么时点t的风险量（常称之为风险函数）表达为：

h（t）=h0（t）·

e（β1x1+β2x2+...+βkxk）

[例14-3]某医师在研究急性白血病患者的生存率时，收集了33名患者的资料，按Ag阳、阴性分组（Ag阳性组17例，Ag阴性组16例），同时考察白细胞数的影响作用。

试据下表资料作Cox回归模型的分析。

Ag阳性组

Ag阴性组

生存月数

白细胞数（×

109/L）

39

56

65

100

108

121

134

143

156

100.0

17.0

52.0

6.0

35.0

32.0

5.4

9.4

2.3

4.3

10.5

10.0

2.6

7.0

0.8

30