上节课程我们一起学习了包括线性回归、Logistic回归、泊松回归、Log-Binomial回归在内的“广义线性模型”,不知道小伙伴们是不是都完全消化了~ 本节课程,我们将通过4步,来详解很多人都关注的“K-M曲线和Log-Rank检验”:① 数据集的初步观测; ② 声明数据为生存分析数据;③ 生存数据再观测; ④ 绘制K-M曲线及...
今天,我们就一起来学习一下生存分析中的第一步、也是最重要的步骤之一:K-M曲线的绘制和Logrank检验。 我们将使用Stata自带的一个模拟的药物临床试验的数据集进行所有的演示,请大家在Command对话框中输入webuse drugtr以调入这个数据集。 屏幕显示: 请注意:Stata已经将这个数据集设置成了生存数据的格式,导入数据集后,...
我们可以通过输入sts test加上分组变量的名字(比如这个例子中就是sts test drug)来进行检测。 Stata默认使用Log-rank test进行检测,结果如下: 在这个检验中,P<0.0001,因此我们拒绝零假设(两个药物组没有显著性差别)。因此得出结论,试验药能够显著提高...
我们可以通过输入sts test加上分组变量的名字(比如这个例子中就是sts test drug)来进行检测。 Stata默认使用Log-rank test进行检测,结果如下: 在这个检验中,P<0.0001,因此我们拒绝零假设(两个药物组没有显著性差别)。因此得出结论,试验药能够显著提高生存率。 在下一期中,我们将继续学习如何利用Stata进行Cox回归的分...
今天,我们就一起来学习一下生存分析中的第一步、也是最重要的步骤之一:K-M曲线的绘制和Logrank检验。 我们将使用Stata自带的一个模拟的药物临床试验的数据集进行所有的演示,请大家在Command对话框中输入webuse drugtr以调入这个数据集。 屏幕显示: 请注意:Stata已经将这个数据集设置成了生存数据的格式,导入数据集后...
Stata详细教程:Cox回归和比例风险假定检验 在上一期的《手把手教Stata生存分析》中,我们一起学习了使用Stata进行Kaplan-Meier曲线的绘制以及Log-rank检验的方法。作为最基本的生存分析工具之一,K-M曲线可以让我们对于两组或多组患者的生存率、死亡率进行直观的比较,Log-rank检验也可以让我们得到统计学上的相应证据。
今天,我们就一起来学习一下生存分析中的第一步、也是最重要的步骤之一:K-M曲线的绘制和Logrank检验。 我们将使用Stata自带的一个模拟的药物临床试验的数据集进行所有的演示,请大家在Command对话框中输入webuse drugtr以调入这个数据集。 屏幕显示: 请注意:Stata已经将这个数据集设置成了生存数据的格式,导入数据集后...
今天,我们就一起来学习一下生存分析中的第一步、也是最重要的步骤之一:K-M曲线的绘制和Logrank检验。 我们将使用Stata自带的一个模拟的药物临床试验的数据集进行所有的演示,请大家在Command对话框中输入webuse drugtr以调入这个数据集。 屏幕显示: 请注意:Stata已经将这个数据集设置成了生存数据的格式,导入数据集后...
手把手教你使用Stata进行生存分析：绘制K-M曲线与Logrank检验生存分析是研究时间至某一事件发生概率的一种统计方法。1958年，E. L. Kaplan 和 Paul Meier 两位教授提出了Kaplan-Meier方法，用来解决随访期间右删失问题。这种方法能够精确地记录并利用每个个体发生终点事件的具体时间，计算出新的基于之前所有...
在上一期的《手把手教Stata生存分析》中,我们一起学习了使用Stata进行Kaplan-Meier曲线的绘制以及Log-rank检验的方法。作为最基本的生存分析工具之一,K-M曲线可以让我们对于两组或多组患者的生存率、死亡率进行直观的比较,Log-rank检验也可以让我们得到统计学上的相应证据。