【正文】 表法估計生存率 ───────────────────────────────────────────────────── 時間 (年 ) 期初例數(shù) 死亡例數(shù) 失訪例數(shù) 截尾例數(shù) 有效例數(shù) 條件生存率 累積生存率 di ∑di/ni(ni di)累積生存 ti n39。i1diuiwi 例如第二行 ,即時間段 1,有 n39。 計算結(jié)果已列于表 ,第 7,8,11列 ,表中 9,10二列系用于第 11列的計算。 第四節(jié) 生存率的比較 ? 當有兩個或兩個以上的生存分布時 ,我們常需比較它們是否來自同一生存分布 ,此時的假設(shè)檢驗為 : ? H0:樣本所來自的總體生存分布相同。 當不需要整體比較，而只要比較個別時間點上幾組生存率時可用下面方法： （ 1）兩個生存率比較 生存率 S1和 S2， 其方差為 V1和 V2 用卡方檢驗： ?2 =（ S1S2） 2 / （ V1+V2） df=1 （ 2）兩個以上兩個生存率比較 生存率 S1， S2和 S3， 方差為 V1， V2和 V3 用卡方檢驗： 權(quán)重 W1=1/V1, W2=1/V2， W3=1/V3 加權(quán)平均生存率： S=（ W1*S1+W2*S2+W3*S3） /（ W1+W2+W3） ?2 =W1*(S1S)2 ++W2*(S2S)2 +W3*(S3S)2 df=31 表 例 資料兩療法生存比較的 Logrank 檢驗──────────────────────────────────時間 秩次 中藥組序號 死亡例序號 處于危險 Logrank ( 非截尾數(shù)據(jù) ) 狀態(tài)例數(shù) 變換值 Wti( 年 ) i1 i2 i3 r ① ② ③ ④ ⑤ ⑥────────────────────────────────── 1 1 1 26 2+ 2 1 2+ 3 3 4 2 23 4 5 2 3 22 6 6 4 21 6+ 7 3 6+ 8 4 7 9 5 18 7+ 10 8+ 11 5 9 12 6 6 15 9+ 13 7 10 14 8 7 13 11 15 8 12 11 + 16 12 + 17 9 13 18 10 9 9 13 19 10 8 17 20 11 7 18 21 11 12 6 0 19 + 22 12 24 23 13 13 4 26 24 14 14 3 31 25 15 15 2 43 + 26 16 ──────────────────────────────────167。 例 1,2列。 r系由與 i3相應的 i1值計算而得。其均數(shù)與方差分別為 E(T)=m1/n ∑W V(T)=m1m2/[n(n1)]∑(W E(T)/m1)2 ()式中連加系在全部觀察值上完成 ,m1系指所指定的組別的例數(shù) ,(本例為中藥組 m1=16),n為總例數(shù)。 CoxMantel檢驗 (CoxMantel Test) ? 又稱廣義 Savage檢驗 (Generalized Savage Test),可用于兩個或多個生存分布的比較。并指明各生存數(shù)據(jù)的狀態(tài) (死或活 )及所屬組別 (見表 13列 ) A,B兩組各生存時間上的期初人數(shù)及死亡人數(shù)分別以 n1i,d1i,n2i,d 2i表示(見表 47列 )。 167。并寫出每個生存數(shù)據(jù)的狀態(tài) (死或活 )及所屬組別 (見表 13列 )。 本例資料有 T=,∑U2=,V(T)=,Z=,P, 拒絕 H0, 認為兩種治療方法的生存期不相同。 h(t,x)表示當各協(xié)變量值 X固定時的 風險函數(shù)，它和 h0(t)成比例，所以該模型又稱為比例風險模型（ proportional hazard model) COX回歸模型不用于估計生存率，主要用于因素分析。 exp(bi)為每增加一個等級，死亡的 相對危險度，如等級 3相 對于 等級 0其死亡的 相對危險度為： exp(3bi) 當 Xi為連續(xù)變量時，如年齡（歲） exp(bi)為每增加一歲時，死亡的 相對危險度 如 60歲相對于 35歲其死亡的 相對危險度為exp(25bi) （ 3）比較各因素對于生存期長短的相對重要性 比較各標準化偏回歸系數(shù) bi’ 絕對值的大小，絕對值大的對 生存期長短 的作用也大