SPSSMAX一文讲清楚Kaplan-Meier生存曲线处理方法!
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发布时间：2024-08-27 09:36
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时间：2024-08-27 18:24
数据说明：
背景说明：
分析样本包括80个个体，检验不同因素对事件发生的影响，主要关注不同变量对事件发生时间的影响。
Kaplan-Meier生存曲线分析：此分析是一种非参数统计方法，用于分析生存时间数据，估计不同时间点的生存率，并绘制生存曲线表示生存率随时间变化。
结果显示，A1在A2上的分布情况总样本量为80，是否是独生子女的中位数为3.0。
Log_Rank检验用于分析整体模型有效性，检验原假设为是否放入研究因素两类模型质量均一致。以A1为研究因素，生存状态用A2表示（数字0表示生存，1表示死亡），研究A1对是否是独生子女的影响关系。分析KM模型有效性，整体Log_Rank检验的卡方值为0.232，df为3，p值为0.972，说明模型无效，即放入的A1无意义。
结果显示，项4与3、1、2之间的生存时间没有显著性差异，项3与1、2之间的生存时间没有显著性差异，项1与2之间的生存时间没有显著性差异。
进行了Kaplan-Meier生存曲线分析检验，此方法常用于评估不同因素对生存时间或事件发生的影响。我们将详细解释每个指标，并提供背景说明。
指标解释：
整体Log Rank检验和配对Log Rank检验的结果。整体Log Rank检验评估所有变量对生存时间的整体影响，配对Log Rank检验评估不同变量之间的差异。结果显示，不同变量对生存时间没有显著影响。
配对Log Rank检验结果显示，不同变量之间的比较，如第1项和第2项的χ2值为0.012，p值为0.912，说明这两个变量在生存时间上没有显著差异。类似地，可以对其他组合进行比较并得出相应结论。
总结：Kaplan-Meier生存曲线分析是评估生存时间数据中不同因素影响的常用方法。通过分析整体和配对Log Rank检验的结果，可以得出关于不同变量对生存时间影响的结论。
参考文献：
