R语言绘制Kaplan-Meier生存曲线的详细教程

生存分析研究的是某个事件发生之前过去的时间，在临床研究中最常见的应用就是死亡率的估计(预测患者的生存时间)，不过生存分析也可以应用于其他领域如机械故障时间等。

在R中，survival包中有很多函数可以对生存数据进行建模，可以使用survfit()函数来估计删失数据的生存曲线，使用coxph()函数用来拟合Cox比例风险模型。

在survminer包中，可以使用plot()函数、ggsurvplot()函数用来绘制Kaplan-Meier生存曲线。

今天就来学习在R中使用ggsurvplot()函数绘制Kaplan-Meier生存曲线。

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目  录

• 1. 安装和加载R包

• 2. 导入内置数据集

• 3. 拟合生存曲线

  • 3.1 创建生存对象

  • 3.2 拟合曲线

• 4. 绘制基础曲线

• 5. 自定义曲线参数

  • 5.1 增加中位生存时间

  • 5.2 增加置信区间

  • 5.3 绘制累计风险曲线

  • 5.4 添加风险表

  • 5.5 添加总患者生存曲线

  • 5.6 自定义调色板

• 6. 美化生存曲线

• 7. survfit()函数

• 8. ggsurvplot()函数

  • 8.1 主要参数

  • 8.2 图标题和坐标轴标签

  • 8.3 图例标题和位置

  • 8.4 坐标轴范围、刻度间距

  • 8.5 置信区间

  • 8.6 P值文本大小和位置

  • 8.7 删失点

  • 8.8 生存表

  • 8.9 生存图高度

  • 8.10 字体样式

• End

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