
作者:丁点helper
来源:丁点帮你
今天我们开始一个新的主题——生存分析。什么叫生存分析?为什么要采用生存分析呢?
前面我们一起学习的多重线性回归和Logistic回归都主要是用来分析某个结果的影响因素,比如教育程度对收入的影响,或者,糖尿病发生与否的影响因素,这些方法主要是在静态地分析某一个特定的结果。
可是,倘若我们不仅仅关心结果的发生情况(发病VS未发病),同时我们也想看看发生该结果所经历的时间长短,此时,简单的线性或Logistic回归就难以满足这个需求,而生存分析可以来回答这类似的问题。
生存数据
多重线性回归,一般是指有多个自变量X,只有一个因变量Y。前面我们主要是以简单线性回归为例在介绍,两者的差距主要在于自变量X的数量,在只有一个X时,就称简单线性回归。
一般来讲,在医学科研中,生存分析较多应用在肿瘤病人的治疗方案评价方面。
这是因为对于癌症患者,我们往往更加关注的是”生存时间“,比如经常听到的:5年存活率、3年存活率... 而某种治疗方法的价值也主要表现在延长患者的存活时间。
比如在一项针对肺癌患者的研究中,研究者可能会关注下面三个问题:
1)肺癌患者接受治疗后的生存状况如何?
2)哪种疗法的效果最好?
3)这些患者在接受治疗后的生存状况与哪些因素有关?
我们可以看到,这三个问题的答案不可能简单地通过最终的治疗结果来衡量:治愈VS未治愈。
原因很简单也很残酷,癌症不像感冒那样,不是看治好还是没治好,让患者存活更多时间、存活地更体面成为人们追求的目标。
好了,回到我们的主题,如何掌握生存分析,并且灵活地运用呢?
第一步是对下面几个基本的概念有一个清晰的认识。
生存数据:前面我们说到了,在某些研究中,除了要关注某结局事件的发生与否,还会考虑发生该结局所经历的时间长短,这种兼有时间和结局两种属性的数据,就被称作生存数据。
这种将事件结局的出现与否和达到终点所经历的时间结合起来的统计方法就被称作生存分析。
由此,在进行生存分析时对”起点”、”终点“、以及”所经历的时间“(生存时间)都有十分明确的定义。专业术语一般称为:
观察起点(或称起点事件)、观察终点(终点事件)和时间间隔。
生存时间的确定
多重线性回归,一般是指有多个自变量X,只有一个因变量Y。前面我们主要是以简单线性回归为例在介绍,两者的差距主要在于自变量X的数量,在只有一个X时,就称简单线性回归。
案例:某研究搜集了2013年1月1日至2015年12月31日间肺癌患者的资料,以了解患者接受治疗后的生存情况及其可能的影响因素。
前面谈到生存分析很关键的一点是确定生存时间,而确定生存时间最重要的是确定好观察起点和终点。
在本案例中,2013年1月1日是观察起点;2015年12月31日是观察终点,问题是并非所有人都是在起点进入观察,也并非在终点就正好发生结局(即死亡)。因此,我们需要做好相应的记录。
对于起点,观察对象可以在起点同时进入观察,也可以在不同时间点进入观察,如下A、B两种形式:
A:所有观察对象在同一时间点接受观察;
B:观察对象在不同时间点接受观察。
上图中,带点的空心圆圈表示出现终点事件,带加号的圆圈表示尚未出现终点事件。
对于终点的判断,要稍微复杂一下。
本案例的具体数据如下:
我们先不细看上面的数据,想这样一个问题:从开始观察(2013/1/1)到观察终止(2015/12/31),所有的观察对象会有哪些情况发生呢?
1)观察期内,能够正常的随访,但在观察终点前因肺癌死亡;
2)观察期内,正常随访一段时间就断了联系,后面的情况一概不清楚;
3)观察期内,能够正常随访,但在终点前因其他原因死亡的;
4)从开始观察到终止观察,一直存活的对象。
大家想想,是不是所有的观察对象都是这四种情况?是的
符合上面第一种情况的数据,我们一般称作完全数据(complete data),如上表中编号为1和3的患者,生存时间分别为23个月和13个月。
完全数据提供的是准确的生存时间。除了”完全数据“,其他的所有情况(即上面的2-4情况)所获得的数据均称作”删失数据“(censored data),有时也被称作”截尾数据“。
上表中的2号患者,属于”失访“导致的”删失“,患者可能变更联系方式、未继续就诊或拒绝访问等原因,无法继续随访,未能观察到终点事件。
另外两种”删失“情况对应上面第3)和第4)种情况:
比如表格中的编号4的患者,虽然死亡,但是死于车祸,这种”删失“称作”退出“;
5号患者在观察终点时仍然存活,这种情况称作”终止“。
一般来讲,我们会在删失数据的”生存时间“数据右上角标记”+“,表示真实的生存时间可能长于观察到的时间,但是未知。
对于生存时间单位的选择并没有特别的限制,可以是年、月、日,或小时等,一般呈现非正态分布,所以在进行生存分析时需进行特定的调整,对此,我们后续再谈。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-22解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-22CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-22左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-22你是不是也经常刷到别人涨粉百万、带货千万,心里痒痒的,想着“我也试试”,结果三个月过去,粉丝不到1000,播放量惨不忍睹? ...
2025-07-21我是陈辉,一个创业十多年的企业主,前半段人生和“文字”紧紧绑在一起。从广告公司文案到品牌策划,再到自己开策划机构,我靠 ...
2025-07-21CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-21MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-21在AI渗透率超85%的2025年,企业生存之战就是数据之战,CDA认证已成为决定企业存续的生死线!据麦肯锡全球研究院数据显示,AI驱 ...
2025-07-2035岁焦虑像一把高悬的利刃,裁员潮、晋升无望、技能过时……当职场中年危机与数字化浪潮正面交锋,你是否发现: 简历投了10 ...
2025-07-20CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18刚入职场或是在职场正面临岗位替代、技能更新、人机协作等焦虑的打工人,想要找到一条破解职场焦虑和升职瓶颈的系统化学习提升 ...
2025-07-182025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术 ...
2025-07-18CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在大数据席卷全球的今天,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。从海量数据中提取有 ...
2025-07-18SPSS 赋值后数据不显示?原因排查与解决指南 在 SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)数据分析过程中,变量 ...
2025-07-18在 DBeaver 中利用 MySQL 实现表数据同步操作指南 在数据库管理工作中,将一张表的数据同步到另一张表是常见需求,这有助于 ...
2025-07-18数据分析师的技能图谱:从数据到价值的桥梁 在数据驱动决策的时代,数据分析师如同 “数据翻译官”,将冰冷的数字转化为清晰的 ...
2025-07-17Pandas 写入指定行数据:数据精细化管理的核心技能 在数据处理的日常工作中,我们常常需要面对这样的场景:在庞大的数据集里精 ...
2025-07-17解码 CDA:数据时代的通行证 在数字化浪潮席卷全球的今天,当企业决策者盯着屏幕上跳动的数据曲线寻找增长密码,当科研人员在 ...
2025-07-17CDA 精益业务数据分析:数据驱动业务增长的实战方法论 在企业数字化转型的浪潮中,“数据分析” 已从 “加分项” 成为 “必修课 ...
2025-07-16