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生存分析是门大学问,要从小做起

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医学研究中,生存分析是很常见的,并且花样繁多。R里面有一个survival包,专做生存分析,如果你有兴致看看它的说明文档,就能感受到,这是一个多么博(坑)大精(水)深的主题。并且它还配备了很多个示例数据集,来展示它能做到的各种分析方法。

不过如果没有什么特别精致的追求,我们便也不需要搞太多花样。常用的就是绘制Kaplan-Meier生存曲线,比较两组或多组观察对象的生存时间的差异。还有就是用几种观察指标来建立Cox风险模型,看看哪些指标对发生结局事件的时间长度产生了影响。

这些分析很多软件都能做到,不过如果将来想要玩些更精确的分析,我还是要推荐R的。

说回来,今天并没有什么复杂的内容,先从简单的试起吧,Kaplan Meier生存曲线。其实分析的过程就一小会,但可以通过这次小试练,来熟悉一些函数的用法,以及基本作图步骤。

附录:视频中用到的函数及作用

嗯,当然不能止于简单了。下一集我们做Cox回归吧。不要问下一集什么时候……

参考资料:

https://www.youtube.com/watch?v=Nx_uONd8hAc

  • 发表于:
  • 原文链接http://kuaibao.qq.com/s/20180119A0P4QH00?refer=cp_1026
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