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如何在SPSS中用卡普兰-迈耶模型判断单个指标对生存时间的影响?

发表于:2022-12-07 作者:WPS专家网编辑
编辑最后更新 2022年12月07日,SPSS软件是一些数据分析师常用的数据分析软件。当我们面对单一指标数据时,应该如何分析寿命的影响?接下来,我们将学习另一个生存分析模型--卡普兰-迈耶模型,可以用来分析单个指标对生存时间影响的差异。操

SPSS软件是一些数据分析师常用的数据分析软件。当我们面对单一指标数据时,应该如何分析寿命的影响?接下来,我们将学习另一个生存分析模型--卡普兰-迈耶模型,可以用来分析单个指标对生存时间影响的差异。

操作方法:

1.卡普兰-迈耶模型设置

首先,让我们看一下我们的演示数据。数据按照运行方式指标分为两组。手术方式用0和1表示,有生存结果和生存时间两个因变量。生存结果为生存0,死亡1。存活时间代表手术后存活的总周数。

图1:演示数据在分析菜单中,找到生存分析项,然后点击"Kaplan-Meier"打开我们的KM模型设置界面。

图2: Kaplan-Meier接下来,我们在时间项中选择"生存时间",在状态中选择生存结果,点击"定义事件"按钮,选择单个值,输入1作为值,然后点击继续返回到上一界面,将因子设置为单指标变量-操作模式。操作步骤见图3。

图3:点击3:KM设置的"比较因子"按钮,勾选"秩的对数"和"Breslo"作为组间比较方法,测试组间生存分布是否相同。

其中,"秩的对数"法对长期差异敏感;布雷斯洛对最近的分歧很敏感。因此,对于最初粘在一起并随时间变宽的生存曲线,"秩的对数"法比"布雷斯洛"法更容易得到显著的结果;相反,"布雷斯洛"方法对于生存曲线很容易得到显著的结果,这些生存曲线起初差别很大,但随着时间的推移越来越接近。

图4:比较因子在选项设置中设置。我们检查统计栏中的"平均和中位生存分析函数"和图栏中的"生存分析函数",如图5所示。最后,单击继续并确定以生成模型分析结果。

图5:选项设置二。结果分析

最终的结果表如图6所示,共有三个表。我们主要看中间的表,从中可以看出,手术方式1的估计平均生存时间为19.846周,手术方式2的估计平均生存时间为7.376周。

图6:结果表除了以上三个表,我们还绘制了生存分析功能图,如图7所示。从图中可以看出,运行模式1的存活时间比运行模式2的存活时间长。

图7:生存函数分析图上述统计分析结果也表明,Kaplan-Meier模型在分析单指标因素对生存时间的影响时具有较好的准确性。

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