R语言做生存分析

生存分析，大家已经不再陌生，在肿瘤领域应用最多。今天我们就使用R语言利用ovarian数据集给大家演示如何进行生存分析。

首先我们就是加载要用到的R语言包

library(survival)
library(survminer)

library(dplyr)

然后我们可以基本先浏览一下数据

data(ovarian)
glimpse(ovarian)
## Observations: 26
## Variables: 6
## $ futime    59, 115, 156, 421, 431, 448, 464, 475, 477, 563, 638,...
## $ fustat    1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,...
## $ age       72.3315, 74.4932, 66.4658, 53.3644, 50.3397, 56.4301,...
## $ resid.ds  2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 1,...
## $ rx        1, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1,...
## $ ecog.ps   1, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 1,...

然后我们需要对一些分类变量进行因子化，并进行标注标签。同时我们实例数据里面的年龄是连续性变量，我们希望把它转换为分类变量，所以我们可以先使用直方图看看年龄的分布大概是什么情况。

ovarian$rx <- factor