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...
绘制K-M曲线与Logrank检验使用Stata的窗口菜单或命令行操作，可以轻松绘制K-M曲线。通过`sts graph`命令并设置`by(drug)`参数，根据药物类型分组绘制曲线。此外，还可以通过`if`条件筛选特定观察值，增加曲线的可读性。检验组间差别使用`sts test`命令进行Logrank检验，检测不同组间的生存率差异。结果表...
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,...
本文将指导您如何使用Stata进行生存分析，从K-M曲线绘制到Logrank检验。首先，导入药物临床试验数据集，通过stset命令调整数据格式。然后，使用stsum和stdescribe命令了解数据集详情。绘制K-M曲线，使用stset，clear命令恢复数据集为普通格式，stset命令设置时间变量和失败事件变量。通过sts list命令查看K-M...
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...
logrank(进行Log-rank检验) trend(检验生存率是否随分组变量取值水平的增高的变化趋势是否有意义) 对应本数据: sts test drug,logrank 结果: Logrank检验结果P值为:P<0.0001,按照a=005的检验水准认为两组病人的生存率不同。 Trend趋势检验要求分组...
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
LOGOUT: Stata module to convert log or ASCII files into various output formats 15 COEFPLOT: Stata module to plot regression coefficients and other results 16 MMQREG: Stata module to estimate quantile regressions via Method of Moments 17