GraphPad Prism 10 Statistics Guide

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GraphPad Prism 10 Statistics Guide

2024-07-14 10:59| 来源: 网络整理| 查看: 265

Prism可以自动分析生存数据(无需手动启动分析)

在Prism提供的分析中,生存分析独一无二。将数据输入生存数据表后,Prism会自动对数据进行分析,并生成Kaplan-Meier生存曲线。无需使用“分析”工具栏按钮或从“分析”菜单中选择分析才可开始分析,也无需在“分析参数”对话框中指定任何选项。Prism将使用默认选项进行分析,并生成结果。

如需查看为分析指定的选项,可从生存分析结果表访问分析参数对话框。仅需单击“分析参数”工具栏按钮即可弹出对话框。

输入

默认选项是使用代码“1”表示感兴趣事件发生,使用“0”表示观察结果已删失。这些代码几乎通用。然而,一些机构会使用相反的惯例。在Prism中,可手动指定此类代码,但必须为整数值。

两条生存曲线的比较

Prism提供两种比较两条生存曲线的方法:

•对数秩检验。有两种方法来计算该检验。这两种方法几乎相等,但在如何处理同时发生的多例事件上可能有所不同(该概念在数据中称为“结”)。Prism使用Mantel-Haenszel方法,但使用“对数秩”这一名称,这是常用的两种方法。该方法又称“Mantel-Cox方法”。

•Gehan-Breslow-Wilcoxon检验。该方法对发生时间较早的事件给予更多权重,这很有意义(事件发生得越早,越有可能是重要观察结果,原因在于预期所有研究参与者最终均发生感兴趣事件)。但在早期删失很大一部分研究参与者时,该检验的结果可能会产生误导。相比之下,对数秩检验给所有时间点的观察结果赋予相同的权重。

对数秩检验更标准。如果比例风险的假设为“真”,则这两项检验的作用更大。比例风险意味着风险函数的比率(每次死亡)在所有时间点均相同。比例风险的示例之一是,对照组在所有时间点的死亡率均为治疗组的两倍。

Gehan-Breslow-Wilcoxon检验不要求一致的风险比,但要求一组的风险始终比另一组高。

如果两条生存曲线交叉,则要求一组在早期具有较高风险,而另一组在晚期具有较高风险。这可能只是随机抽样的巧合,比例风险的假设仍然有效。但如果样本量很大,当生存曲线在时间过程的中间附近交叉时,对数秩和Wilcoxon-Gehan检验均将不起作用。

如有疑问,请报告对数秩检验(更标准)。建议仅当您有充分理由时,才选择Gehan-Breslow-Wilcoxon检验。

三条或或更多曲线的比较

存在三个或更多不同的研究组(数据集)时,Prism提供了三种比较所得生存曲线的方法。对数秩检验和Gehan-Breslow-Wilcoxon检验的细节与上一节提供用于比较两条生存曲线的检验的细节相同。

•对数秩检验。该检验最常用于比较三条或更多曲线

•趋势的对数秩检验。仅当研究组顺序(由数据表中的数据集列定义)符合逻辑时,该检验才相关。例如,如果这些研究组具有不同的年龄、不同的疾病严重程度或不同的药物剂量,则以某种逻辑(升序或降序)顺序组织每个研究组。Prism中从左至右的数据集顺序必须对应于等间距的有序类别。如果数据集无序(或者间距不相等),对趋势进行对数秩检验没有意义。

•Gehan-Breslow-Wilcoxon检验。该方法给早期时间点提供更多权重。仅当理由充足时,才可选择该检验。Prism使用摘自下文引用的Machin文本的等式10.2计算该检验

对于三个或更多研究组,Prism提供有两种P值计算方法 匹配Prism 5及更早版本(保守,不推荐)

对于三个或更多研究组,Prism 5及更早版本中使用许多教科书中介绍的保守方法,计算P值,以对其进行比较。对于每条曲线,该方法通过比较观察到的死亡人数和预期死亡人数来计算卡方值。然后将这些卡方值相加,得到一个总卡方值,由此确定P值。此处给出一个方程,其中Oi是曲线i中的观察死亡人数,Ei是预期死亡人数:

这种保守的方法记录在Machin(1)中,易于理解且非常适用。问题是P值过大(这就是“保守”的意思)。仅当希望将当前结果与Prism 5和先前版本的结果匹配时,才选择该方法。否则,请选择推荐的方法来匹配SPSS和SAS。

匹配SPSS和SAS(推荐)

比较三组或更多组生存曲线时,Prism还可以使用SPSS和NCSS手册中详细解释的方法,计算P值。该方法仅可从矩阵代数的角度进行理解,细节不属于本指南范畴。类似于保守方法,该方法也计算卡方统计量。对于这两种方法,自由度的数量等于组数量减1。不同之处在于,该方法的卡方值大于通过保守方法生成的值,因此P值较小。

样式

此外,还可以在“分析参数”对话框中指定计算和显示结果的方式(百分比或分数、死亡或生存)。

如果选择绘制95%置信区间,则Prism提供两种选项。默认选择为一种变换方法,其将绘制不对称置信区间。另一种选择是选择对称Greenwood区间。不对称区间更有效,属于推荐选项。

选择对称区间的唯一原因旨在与Prism 4和先前版本的计算结果保持一致。请注意,“对称”区间并非总是对称。计算区间时,需要将确定的生存率百分比值加上和减去计算值。此时,区间总是对称,但可能低于0或高于100(在百分比的情况下毫无意义)。在这些情况下,Prism会修剪区间,使区间不低于0或高于100,从而导致区间看起来不对称。

复选框可让您决定是否绘制经过审查的观察结果。其中的例外情况是审查最大X值(时间)。无论是否选择显示删失值,始终会显示该信息。

输出

选择需要在结果表中显示的精度位数,并指定计算P值的格式

参考文献

1.David Machin、Yin Bun Cheung和Mahesh Parmar,《生存分析:实用方法》,第2版,IBSN:0470870400。

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