数据分析：生存分析原理及其实现

收集网上查阅到的生存分析原理解析和R代码（本文完全是截图参考1的内容，作者写得太好了）。更多知识分享请到 https://zouhua.top/。

原理

随访研究示

起始事件与终点事件

生存时间

代码

library(survminer) 
library(survival)

# load data 
data(lung)

# 拟合曲线
 fit <- survfit(Surv(time,status) ~ sex, data = lung)
summary(fit)
# 计算风险p值
res.cox <- coxph(Surv(time,status) ~ sex, data = lung)
tmp <- summary(res.cox)
tmp.wald <- data.frame(t(tmp$waldtest)) %>%
      setNames(c("Wald_test", "Wald_df", "Wald_pvlaue"))
tmp.lg <- data.frame(t(tmp$logtest)) %>%
      setNames(c("lg_rank", "lg_rank_df", "lg_rank_pvlaue"))
tmp.total <- cbind(tmp.wald, tmp.lg) 

pvalue <- paste(paste0("Log-Rank P=", signif(tmp.lg$lg_rank_pvlaue, 3)), 
                paste0("Cox P=", signif(tmp.wald$Wald_pvlaue, 3)), sep = "\n")

pl <- ggsurvplot(fit,            # 创建的拟合对象
           data = lung,            # 指定变量数据来源
           conf.int = TRUE,    # 显示置信区间
           pval = FALSE,        # 添加P值(对数秩检验（Log-Rank test）的p值)
           add.all = TRUE,     # 添加总患者生存曲线
           palette = "aaas",    # 自定义调色板
           surv.median.line = "hv",     # 添加中位生存时间线
           risk.table = TRUE,             # 添加风险表
           xlab = "Follow up time(d)", # 指定x轴标签
           legend = c(0.8,0.75),         # 指定图例位置
           legend.title = "",                 # 设置图例标题
           legend.labs = c("all", "Male", "Female"), # 指定图例分组标签
           break.x.by = 100)              # 设置x轴刻度间距

pl$plot <- pl$plot + 
           annotate("text", x=100, y=0.2, label=pvalue)

参考

1. R的生存分析画图

2. 生存分析原理

3. R统计分析大讲堂

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