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如何用R語言進(jìn)行存活率分析

小億
100
2024-04-30 11:23:47
欄目: 編程語言

存活率分析通常是指針對某一特定事件或疾病的存活情況進(jìn)行分析，常用的方法包括Kaplan-Meier方法和Cox回歸模型。下面以Kaplan-Meier方法為例介紹如何使用R語言進(jìn)行存活率分析。

首先，我們需要準(zhǔn)備一份包含存活時間和事件發(fā)生情況的數(shù)據(jù)集，例如包含兩列變量：時間（time）和事件發(fā)生情況（status，1表示事件發(fā)生，0表示未發(fā)生）。

接下來，我們可以使用survival包中的survfit函數(shù)來擬合Kaplan-Meier曲線，并使用summary函數(shù)查看結(jié)果。示例代碼如下：

# 導(dǎo)入survival包
library(survival)

# 創(chuàng)建示例數(shù)據(jù)集
data <- data.frame(time = c(10, 15, 20, 25, 30),
                   status = c(1, 1, 0, 1, 0))

# 使用survfit函數(shù)擬合Kaplan-Meier曲線
fit <- survfit(Surv(time, status) ~ 1, data = data)

# 查看結(jié)果
summary(fit)

通過summary函數(shù)可以查看存活時間、存活概率以及95%置信區(qū)間等信息。如果需要繪制Kaplan-Meier曲線，可以使用plot函數(shù)：

# 繪制Kaplan-Meier曲線
plot(fit, xlab = "Time", ylab = "Survival Probability", main = "Kaplan-Meier Curve")

以上就是使用R語言進(jìn)行存活率分析的基本步驟，通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚砗褪褂胹urvival包中的函數(shù)，可以輕松進(jìn)行存活率分析并得到相關(guān)統(tǒng)計結(jié)果。

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