如何用spss计算五年生存率

Posted 2023-05-11

SPSS是一款比较常用的数据统计软件，今天就来教大家如何用spss计算五年生存率。

1、首先打开一份数据，因为之前是纵排的，先通过行列互换变为横排方便观察。

2、这时找到上方的转换。

3、接着选择计算度量，如下图所示。

4、在标签上输入总分，将需要添加的变量拖入框内，关键是居然无法全选只能一个一个的拖拽。

5、根据运算法则，将变量之间用+连接，点击确定。

6、最后通过变量视图，如下图所示，就可以看到在原数据基础上又添加了一行总分的个案。

参考技术A Kaplan-Meier SPSS分析结果中有Survival Table这个统计表，列Cumulative Proportion Surviving at the Time即为累计生存率，从中找到3、5年的时间点对应的数值即为3/5年生存率，若该时间点缺失用此前的第一个未缺失的时间点。 参考技术B 生存分析(survival analysis)指分析生存资料的统计学方法，生存资料来自有关急性病或慢性病的动物实验研究、临床试验研究和流行病学研究，这类资料不仅关心终点事件(terminal event)发生与否，还关心发生终点事件的时间长短。生存分析就是将终点事件的发生与否和发生终点事件所经历的时间长短结合起来分析的一类统计分析方法。

一、常用术语
（一）生存时间
生存时间(survival time)可以广泛地定义为从规定的起始事件到某点事件出现的时间。起始事件和终点事件根据研究目的和专业知识在设计阶段确定。的确诊、某种处理(治疗)的实施等，终点事件可以是某种疾病的发生的反应、病情的复发或死亡等，又称失效(failure)。
随访研究中，对某些观察对象如观察到了给定的终点事件，准确的生存时间称为生存时间的完全数据(complete data)。由于某种原因未能观察到给定的终点事件，并不知道确切的生存时间，称为生存时间的截尾数据( censored data)，产生截尾的原因大致有：①至研究结束时尚未发生终点事件。②不完全随访：如失访，病人死于非研究性疾病，由于产生严重药物反应而退出试验等。不论截尾数据的产生原因为何，截尾生存时间的计算均为起如事件至截尾点所经历的时间。常见的右截尾( right censoring)表示准确的生存时间长于截尾时间。截尾数据常在其右上角标记“+”。
含有截尾数据是生存资料的主要特点。另外，生存时间的分布也和常见的统计分布有明显不同，因此需有能分析这类数据的特殊统计方法。
（二）生存率或生存函数
令表示生存时间，生存率或生存函数(survival function)表示观察对象活过时间t的概率，又称累积生存函数( cumulative survival function)，符号S(a)，以生存时间为横轴生存率为纵轴，将各个时间点所对应的生存率连接在一起的曲线图称为生存曲线(survival curve)。
(三)风险函数
风险函数(hazard function)表示生存时间已达t的人的瞬时失效率，即条件失效率(conditional failure rate)，符号h()。风险函数与生存函数的关系为：h(r)=dS(t)/e者可互相转换。
（四）中位生存时间和平均生存时间
1.中位生存时间又称半数生存期，表示恰有50%的个体尚存活本回答被提问者采纳

如何用spss进行单因素方差分析

计算检验统计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则相反，即没有差异。

方差齐性检验：控制变量不同水平下各观察变量总体方差是否相等进行分析。采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance），原假设“各水平下观察变量总体的方差无显著差异，思路同spss两独立样本t检验中的方差分析”。 图中相伴概率0.515大于显著性水平0.05，故认为总体方差相等。

选择Analyze，一次找到Compare Means-One-Way ANOVA...，并点击。

参考技术A 单因素方差分析
方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。
方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）
在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，
打开单因素方差分析对话框
在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok
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