① 如何用R語言做生存數據分析
在R語言中進行生存數據分析，可以按照以下步驟進行：
數據預處理：
- 載入數據：首先，載入包含生存數據的數據集，例如ovarian數據集。
- 變數編碼：將分類變數轉換為因子類型。例如，將ovarian$resid.ds、ovarian$rx和ovarian$ecog.ps轉換為因子，並設置新的標簽，如將no、A和good作為新標簽。對於連續變數，如age，可以根據實際需求劃分區間並創建新的標簽。
定義生存數據結構：
- 使用Surv函數定義生存數據結構，其中需要指定時間變數和事件變數。事件變數通常是一個二元變數，表示個體在觀察期間是否發生了感興趣的事件。
繪制生存曲線：
- 使用survfit函數創建生存曲線對象。
- 使用plot函數繪制生存曲線。在繪圖時，可以通過設置mark.time = TRUE來顯示生存時間點，設置conf.int = FALSE來不顯示置信區間，以便更直觀地比較不同組之間的生存率差異。
Cox回歸分析：
- 採用Cox回歸模型進行生存預測。Cox回歸模型基於比例風險假定，可以分析不同變數對生存時間的影響。
- 使用coxph函數進行Cox回歸分析，並查看回歸結果，包括回歸系數、標准誤、z值、P值等。
- 可以進一步使用可視化工具來評估比例風險假定是否成立，並展示Cox回歸模型的結果。
結果解釋與決策：
- 根據Cox回歸分析的結果，解釋不同變數對生存時間的影響，並生成相應的可視化結果。
- 基於生存分析和Cox回歸的結果，做出更科學的結論和決策。
通過以上步驟，你可以在R語言中進行生存數據分析，並利用KaplanMeier法和Cox回歸模型來估計和比較不同組之間的生存率，以及分析不同變數對生存時間的影響。