我们在既往的文章《R语言绘制复杂抽样设计数据cox回归生存曲线(Kaplan-Meier)》中介绍了怎么使用jskm包的svykm函数绘制复杂抽样设计数据cox回归生存曲线(Kaplan-Meier)，

目录1.Kaplan-Meier分析2.SPSS实现3.结果分析1.Kaplan-Meier分析Kaplan-Meier分析是一种用于生存分析的统计方法，它用来

数据整理Kaplan-Meier法又称为积乘极限法，常用于估计

它提供了许多用于生存分析的工具，包括Kaplan-Meier生存曲线、Cox比例风险模

同时，Kaplan-Meier方法只能针对分类变量（治疗Avs治疗B

传统的生存分析方法中，「Kaplan-Meier（KM）」生存曲线已被广泛使用来估计生存函数。然而，随着机器学习和深度学习等技术的发

语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】R语言机器学习与临床预测模型19--生存分析之Fine-Gray检验01Fine-Gray检验存在竞争风险的情况下，Kaplan-Meier

参考教程：http://www.sthda.com/english/wiki/survival-analysis-basics假设有228个被诊断患有肺癌的病人开始长期的随访，如果病人死亡；则随访结束，并记录生存时间（从确诊到死亡的时间）。而生存分析SurvivalAnalysis主要回答三个方面的问题：（1）病人的第5年生存率是多少？病人总体的中位生存率的时间可以到多久?（2）若根据病人信息(例

传统方法在分析随访资料时的困难（1）生存时间和生存结局都是我们关心的因素（2）存在大量失访（3）显然，将失访数据无论是算作死亡还是存活都不合理3.生存分析的优劣势（1）优势（2）劣势4.生存分析的主要研究内容（1）描述生存过程（Kaplan-Meier

生存分析的步骤：定义危险和生存函数，构建不同患者组的Kaplan-Meier生存曲线，两个或多个生存曲线之间进行log-rank检验Kaplan-Meier曲线和log-rank检验是单因素分析。

今天更新续文，上篇文章写了生存曲线的画法，但是留了一个问题没有解决，就是Kaplan-Meier生存曲线实际上仅仅把病人分为两组做了生存率随时间的比较，但是它并没有考虑协变量。

##生存分析主要方法Kaplan-Meier(KM)图可视化生存曲线Log-rank检

生存分析是研究生存时间的分布规律，以及生存时间和相关因素之间关系的一种统计分析方法一、生存分析1、生存分析的三个研究内容：生存描述-描述不同时间的总体生存率，计算中位生存时间，绘制生存函数曲线，一般用Kaplan-Meier

目录一、生存分析(SurvivalAnalysis)基本概念1.1随访研究1.2起始事件与终点事件1.3生存时间1.4生存函数(SurvivalFunction)1.5常用指标1.2主要内容及研究方法二、Kaplan-Meier

同时，Kaplan-Meier方法只能针对分类变量(治疗Avs治疗B

生存分析中涉及的基本概念2.1生存时间（survivaltime）2.2完全数据（completedata）2.3截尾数据（censoreddata）2.4中位生存期（mediansurvivaltime）三、Kaplan-Meier

讲原理，方法：生存分析简明教程|Kaplan-Meier|Cox比例风险回归模型|教程推荐在生物医学研究中，生存分析是非常重要和常见的分析方法。

一、生存分析狭义上来说，生存分析用来分析病人的生存和死亡情况。广义上讲的是事件是否发生。在这里就用是否死亡来代替。一般来说，生存的数据一般有两个变量，一个事件是否发生，病人是否死亡，死亡为1，未死亡为0，一个是事件发生经历的时间，这里用生存时间来代表。简而言之，数据有两个变量，一个是生存状态（0或1），一个是生存时间。二、删失删失指的是未观察到时间发生，在这里就是未观察到患者死亡，若患者死亡，则生

参考：生存分析之Kaplan-Meier曲线都告诉我们什么思路一般来说，我们做生存分析，会有（P0.05）两种结果。

KM法即乘积极限法(product-limitmethod)，是现在生存分析最常用的方法，是由Kaplan和Meier于1958年提出，因此称Kaplan-Meier法，通常简称KM法。

R语言Kaplan-Meier绘制生存分析、Log-rank假设检验、Cox回归曲线实战案例：恶性黑色素瘤的术后数据生存分析目录

目录1.概述1.1背景1.2目的1.3数据说明2.相关概念2.1事件2.2生存时间2.3删失2.4生存概率2.5中位生存时间2.6风险概率3.数据处理4.生存概率4.1Kaplan-Meier法4.2logrank检验4.3代码4.4分层检验4.5成对比较5风险概率5.1COX比例风险回归5.2变量选择5.3建模5.4PH假定5.5特征重要性分析5.6校准5.7剩余价值预测5.8剩余价值提升6.结

之前文章介绍了Kaplan-Meier生存曲线分析，Kaplan-Meier模型除了展示预后状况，也可以用log-rank法检测是否分组预后有显著差异。

采用Kaplan-Meier生存分析方法探讨c

本期R包：survival和survminer，survival建立生存函数，survminer内置ggplot2，ggpubrg等包，美化曲线。一行代码配一个图，逐步讲解代码含义。喜欢的小伙伴记得关注、点赞加转发，分享给更多的人。公众号回复20210201获取本期代码和数据。或在本公众号后台回复KM。目录一、人群总体生存的KM曲线二、某个变量的KM曲线三、KM曲线美颜累计死亡曲线xy轴标签图例位

我们在临床中经常使用生存曲线来表示患者的累积生存率或发病率，如下图所示，Kaplan-Meier生存曲线能够很好的表示出患者不同时间的发病率，生存率等关键数据，让人一目了然。

在前文初步简介了生存分析的概念，以及展示了一种生存分析模型Kaplan-Meier的使用。

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(

转载自画说统计|生存分析之Kaplan-Meier曲线都告诉我们什么临床研究中，存在这样一类研究，我们关注的临床结局是一个事件，比如：死亡，复发，症状消失，疾病痊愈等等。

Kaplan-MeierestimateofS(t)S(t)S(t)导言    生存函数S(t)S(t)

Inmypreviousarticle,Idescribedthepotentialuse-casesofsurvivalanalysisandintroducedallthebuildingblocksrequiredtounderstandthetechniquesusedforanalyzingthetime-to-eventdata.在我的上一篇文章中，我描述了生存分析的潜在用例，并介绍了

SPSS学习笔记之——Kaplan-Meier生存分析一、概述关于生存分析的相关概念，Kaplan-Meier用于估计生存函数，允许有一个分组变量进行生存率的组间比较，还容许一个分层变量。

一种基于乘积极限法（Kaplan-Meier），另一种基于寿命表法（Lifetable），生存曲线的比较则主要通过Log-Rank检验、Breslow法以及似然比法检验。为什么要绘制生存曲线？

在癌症研究中，大部分生存分析使用以下方法：Kaplan-Meier绘

2R语言之生信⑥TCGA生存分析3R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)=========================================================正文接上文，Kaplan-Meier

引言：本文主要记录mRNA生存分析过程中遇到的问题以及具体过程，生存分析用的是最常见的KM法Kaplan-Meier。

这里的经验是“Kaplan-Meier”的代称吧。。。我自己构造了个序列：clearall;da

Kaplan-MeierestimatorFromWikipedia,thefreeencyclopediaJumpto:navigation,searchThisarticledoesnotciteanyreferencesorsources.Pleasehelpimprovethisarticlebyaddingcitationstoreliablesources(ideally,usingi