<div></div><p>生存分析是一种统计方法，用于分析一个或多个事件发生的时间和影响因素。生存分析常用于医学、生物、社会等领域，例如研究患者的生存时间、疾病复发时间、婚姻持续时间等。生存分析的主要目的是描述和比较不同组别或不同水平的生存函数，即生存时间的累积分布函数，以及探索影响生存时间的危险因素。</p><p>SPSS是一款功能强大的统计分析软件，它提供了多种生存分析的方法和图形，可以帮助用户方便地进行生存数据的处理和分析。本文将介绍如何用SPSS进行生存分析的基本步骤和注意事项，以及如何解读和呈现分析结果。</p><p>一、准备生存数据</p><p>要进行生存分析，首先需要准备好生存数据。生存数据通常包含以下几个变量：</p><ul><li>生存时间变量：表示从一个起始时间点（如诊断时间、入院时间、婚姻开始时间等）到事件发生时间（如死亡时间、复发时间、离婚时间等）的时间间隔。生存时间变量可以是连续的或离散的，可以是天、周、月、年等不同的时间单位，但要保持一致。</li><li>生存状态变量：表示每个个体在最后观察时间点的生存结局，通常用0和1来表示，其中0表示未发生事件（如存活、未复发、未离婚等），1表示发生事件（如死亡、复发、离婚等）。生存状态变量可以是二分类的或多分类的，但要明确指定哪个类别是感兴趣的事件。</li><li>危险因素变量：表示可能影响生存时间的变量，可以是分类的或连续的，可以有一个或多个。例如，性别、年龄、治疗方式、基因型等都可以是危险因素变量。</li></ul><p>生存数据的一个特点是可能存在删失或截尾，即有些个体在研究结束时还没有发生事件，或者在发生事件之前就退出了研究，导致生存时间未能完全观察到。这些个体的生存时间是被右删失或右截尾的，即只知道它们的生存时间至少是多少，但不知道确切的生存时间。生存分析的方法可以有效地处理这种不完全的数据，而不需要删除或替换删失或截尾的观测值。</p><p><a href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/519800023" target="_blank">下面是一个生存数据的示例，来自于一项研究肺癌患者化疗效果的实验</a><a href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/519800023" target="_blank"><sup>1</sup></a>。数据包含四个变量：生存时间（月）、生存状态（0=存活，1=死亡）、化疗组别（1=实验组，2=对照组）和性别（1=男，2=女）。数据共有228个观测值，部分数据如下：</p><table><thead><tr><th>生存时间</th><th>生存状态</th><th>化疗组别</th><th>性别</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>2</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>3</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>4</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>5</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>6</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>7</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>8</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>9</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>10</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>11</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>12</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>13</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>14</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>15</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>16</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>17</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>18</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>19</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>20</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr></tbody></table><p>二、进行生存分析</p><p>在SPSS中，可以通过【分析】→【生存分析】菜单来进行生存分析。SPSS提供了多种生存分析的方法，如寿命表、Kaplan-Meier、Cox回归等。这里我们以Kaplan-Meier方法为例，介绍如何进行生存分析的操作和设置。</p><ol><li>选择【分析】→【生存分析】→【Kaplan-Meier】，打开Kaplan-Meier对话框。</li><li>将生存时间变量拖入【时间】框，将生存状态变量拖入【状态】框，将危险因素变量拖入【因子】框。如果有分层变量，可以拖入【分层】框，用于控制混杂因素的影响。</li><li>点击【定义事件】按钮，打开定义事件对话框。在这里，需要指定哪个值代表感兴趣的事件，例如死亡、复发等。本例中，我们输入1，表示死亡是我们关注的事件。</li><li>点击【比较因子】按钮，打开比较因子对话框。在这里，可以选择不同的检验方法来比较不同组别或水平的生存函数是否有显著差异。SPSS提供了三种检验方法：对数秩检验、Breslow检验和Tarone-Ware检验。这三种检验方法的原理和适用条件有所不同，一般来说，对数秩检验对于生存分布的早期差异较为敏感，Breslow检验对于生存分布的后期差异较为敏感，Tarone-Ware检验在生存曲线或危险函数曲线有交叉时较为合适。本例中，我们选择对数秩检验作为默认方法。</li><li>点击【选项】按钮，打开选项对话框。在这里，可以选择输出哪些统计量和图形，以及设置一些其他参数。SPSS默认会输出生存表、总体比较、平均值和中位值等统计量，以及生存曲线图。我们还可以选择输出生存函数、危险函数、累积危险函数</li></ol>
