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【求助】SPSS中KM法进行生存分析时删失数据的判定
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这个帖子发布于6年零268天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
本人数据库中大约有100例左右的删失数据，但是在SPSS中用KM法行生存分析时，删失数据占了50%+，大约400例左右，请问SPSS是如何判定删失数据的，其删失点取的是哪个时间点？谢谢各位！
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删失和失访概念不一样噢，删失＝存活+死于其他疾病+失访，就是预计生存时间要长于你随访到的时间，一般统计时以0表示，所以软件识别0都是删失数据。
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我做分析的时候也碰到同样问题？ 但是看一些大型的III期临床试验出来的统计图，没看到那么多删失值。
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weiqing2004 删失和失访概念不一样噢，删失＝存活+死于其他疾病+失访，就是预计生存时间要长于你随访到的时间，一般统计时以0表示，所以软件识别0都是删失数据。请教一下，删失=存活是什么意思呢？我看了一下K-M曲线大概的样子，貌似一个随访时间点，任何如果未发生指定死亡事件，就会标记一个censor符，其意思是不是标记censor的点就是随访的实际记录点？是这样理解么？另外censor的本意是审查的意思，为何要译为删失，是音译么？
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关于丁香园生存曲线比较：KM法及Log Rank检验（实例 SPSS）
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生存曲线比较：KM法及Log Rank检验（实例 SPSS）
一、问题与数据
某肿瘤医院医生收集了甲、乙两种手术方法治疗42名肺癌患者的随访资料，数据包括患者的治疗分组、生存状态和生存时间（月）。数据见表1，其中分组1为甲种手术组（20人），分组2为乙种手术组（22人）；生存状态0表示失访或存活，1表示死亡。请问两种手术方式是否有差异？
表1. 两种手术方式患者的生存情况
2、对数据结构的分析
整个数据资料涉及两组的研究对象，研究比较两组手术方式患者的生存情况，且包含生存时间数据，因此属于两组设计的生存时间资料。
要比较两种手术方式是否有差异，且仅有一个分析因素（手术方式），可绘制Kaplan-Meier生存曲线观察两组生存曲线，并可选用Log
Rank法、Breslow法（即广义Wilcoxon法）比较两组患者的生存曲线是否有差异。
3、SPSS分析方法
A. 数据录入SPSS
B. 选择Analyze→Survival→Kaplan-Meier
C. 选项设置
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​一、问题与数据
某肿瘤医院医生收集了甲、乙两种手术方法治疗42名肺癌患者的随访资料，数据包括患者的治疗分组、生存状态和生存时间（月）。数据见表1，其中分组1为甲种手术组（20人），分组2为乙种手术组（22人）；生存状态0表示失访或存活，1表示死亡。请问两种手术方式是否有差异？
表1. 两种手术方式患者的生存情况
<img src="http://simg.sinajs.cn/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="http://ww4.sinaimg.cn/large/006yO8PTjw1fatvilyn4bj30ha0fgjsk.jpg"
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&#8203;2、对数据结构的分析
整个数据资料涉及两组的研究对象，研究比较两组手术方式患者的生存情况，且包含生存时间数据，因此属于两组设计的生存时间资料。
要比较两种手术方式是否有差异，且仅有一个分析因素（手术方式），可绘制Kaplan-Meier生存曲线观察两组生存曲线，并可选用Log
Rank法、Breslow法（即广义Wilcoxon法）比较两组患者的生存曲线是否有差异。
3、SPSS分析方法
A. 数据录入SPSS
<img src="http://simg.sinajs.cn/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="http://ww4.sinaimg.cn/large/006yO8PTjw1fatvjodew9j30940akjt0.jpg"
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&#8203;B. 选择Analyze→Survival→Kaplan-Meier
<img src="http://simg.sinajs.cn/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="http://ww2.sinaimg.cn/large/006yO8PTjw1fatvjwz8wwj30ih0dxtd3.jpg"
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&#8203;C. 选项设置
（1）主对话框设置：将生存时间变量送入Time框中→将死亡状态变量送入Status框中→点击Define
Event→定义表示终点事件发生的数值（本例中为死亡，赋值为1）→将分组变量送入Factor框中
<img src="http://simg.sinajs.cn/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="http://ww2.sinaimg.cn/large/006yO8PTjw1fatvk3k7bgj30ij09tdic.jpg"
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&#8203;（2）Compare Factor选项设置：
在Test Statistics选项中选择Log
rank和Breslow作为检验组间生存分布是否相同的组间比较方法，其他按默认选项→Continue
<img src="http://simg.sinajs.cn/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="http://ww3.sinaimg.cn/large/006yO8PTjw1fatvkahj5mj30ak064jsm.jpg"
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&#8203;（3）Options选项设置：
选择Statistics选项中的Mean and Median
survival（输出平均、中位生存时间及其标准误、可信区间），以及Plots中的Survival生存曲线作为输出的结果→Continue→OK
<img src="http://simg.sinajs.cn/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="http://ww1.sinaimg.cn/large/006yO8PTjw1fatvkh9dpzj306808emy2.jpg"
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&#8203;4、结果解读
<img src="http://simg.sinajs.cn/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="http://ww4.sinaimg.cn/large/006yO8PTjw1fatvppcjf4j309p03qdfz.jpg"
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&#8203;Case Processing
Summary表格给出了两种手术方式患者生存数据的部分统计信息，包括组别（Group）、数量（N）、事件发生数（N of
Events；即前面Event的中的定义：死亡）、删失数据数和百分比（Censored N and
Percent）。所谓删失数据，是指没有出现结局事件的研究对象。这包括随访期间失访、死于其它疾病和随访结束时仍然活着的研究对象等。
<img src="http://simg.sinajs.cn/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="http://ww2.sinaimg.cn/large/006yO8PTjw1fatvpx9huuj30jz04rq3x.jpg"
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&#8203;Mean and Medians for Survival
Time表格给出了生存时间估计的结果，显示两种手术组平均生存时间（Mean）的估计值（Estimate）、标准误（Std.
Error）和估计值的95%可信区间（95% Confidence
Interval），以及中位生存时间（Median）的估计值（Estimate）、标准误（Std.
Error）和估计值的95%可信区间（95% Confidence Interval）。
<img src="http://simg.sinajs.cn/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="http://ww4.sinaimg.cn/large/006yO8PTjw1fatvq4rpdlj30bb03y74j.jpg"
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&#8203;Overall Comparisons表格给出生存曲线组间的整体比较，结果显示对两组生存曲线整体比较的Log
Rank检验结果为P（Sig.）=0.002，Breslow检验结果为P（Sig.）=0.005。按照Log
Rank检验的结果，可以认为两种手术方式后病人的生存率有差异。
<img src="http://simg.sinajs.cn/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="http://ww4.sinaimg.cn/large/006yO8PTjw1fatvqgnxi0j30hh0e00tb.jpg"
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&#8203;Survival
Functions为生存函数曲线，直观地显示接受甲种手术患者的生存曲线高于接受乙种手术患者的生存曲线。
5、撰写结论
接受甲乙两种手术后，两组患者的中位生存时间估计值分别为16.54月和6.83月。接受两种手术后，患者的生存曲线不同（Log
Rank P=0.002），甲种手术优于乙种手术。
（敲黑板，注意事项来啦！！！）
1、SPSS中的分析方法的名称为Log Rank和Breslow；SAS中相对应的为Log
Rank和Wilcoxon。Breslow法即广义Wilcoxon法。Log Rank检验在实际工作中应用较多。
Rank检验给结局事件的远期差别更大的权重，即对远期差异敏感；而Breslow检验给结局事件的近期差别更大的权重。因此，对于一开始粘在一起，随时时间的推移越拉越开的生存曲线，Log
Rank检验较Breslow检验容易得到差异有显著性的结果；反之，对于一开始相差较大，随着时间的推移反而越来越近的生存曲线，Breslow法容易得到差异有显著性的结果。
Rank检验比较时，要求各组生存曲线不能交叉，如果有交叉则提示可能存在混杂因素，此时应进行样本分层或多因素的方法校正混杂因素。
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