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日志

小胖说统计之二一零:肿瘤临床试验中的统计学问题(二十六)

热度 25已有 1280 次阅读2009-12-29 09:27 |

生存分析(十二)

 

上一篇博文,小胖计算出了各个死亡时间点的S(t),这时我们就可以时间点为横坐标,以S(t)为纵坐标绘制K-M 生存曲线了。

 

 

上图就是小胖手绘的一个粗略的K-M 生存曲线。

 

从上边这个曲线,其实你可以看出中位生存期,以及诸如12个月生存率,24个月生存率等数据,只要你根据横纵坐标的对应关系就可以得出,比如上例中,中位生存期为13个月,12个月生存率为0.656324个月生存率为0.1641,当然这些数据的值都可以直接通过SAS程序从SAS output中可以得出。而这些变量或指标也是我们常见的在肿瘤临床试验结果报告中对生存情况的常见描述。

 

同样的方法,我们可以得出本例中B组的K-M曲线以及一些参数值。在这里小胖就不再赘述了。

 

上边,小胖向大家介绍了KaplanMeier方法及生存曲线,而KaplanMeier则是肿瘤临床试验中对生存时间描述性统计方法,那有了对生存时间的描述,那怎么来比较治疗组间生存时间是否有差异呢,这就要涉及到另一个我们耳熟能详的方法Log-rank检验,下一篇博文,小胖将简单介绍一下Log-rank检验。


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