本篇內(nèi)容介紹了“怎么用R語(yǔ)言進(jìn)行KM生存”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過(guò)程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來(lái)就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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R是數(shù)據(jù)分析常用的軟件之一，通過(guò)各種功能強(qiáng)大的R包，可以簡(jiǎn)單方便的實(shí)現(xiàn)各種分析。在R語(yǔ)言中，能夠進(jìn)行生存分析的R包很多，survival和survminer是其中最基本的兩個(gè)，survival負(fù)責(zé)分析，survimner負(fù)責(zé)可視化，二者相結(jié)合，可以輕松實(shí)現(xiàn)生存分析。具體過(guò)程如下

1. 準(zhǔn)備生存數(shù)據(jù)

對(duì)于每個(gè)個(gè)體而言，其生存數(shù)據(jù)會(huì)出現(xiàn)兩種情況，第一種是觀測(cè)到生存時(shí)間，通常用1表示，第二種則是刪失。通常用0表示。survival自帶了一個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)lung, 內(nèi)容如下所示

每一行代表一個(gè)樣本，time表示生存時(shí)間，status表示刪失情況，這里只有1和2兩種取值，默認(rèn)排序后的第一個(gè)level對(duì)應(yīng)的值為刪失，這里則為1表示刪失。其他列為樣本對(duì)應(yīng)的性別，年齡等基本信息。

2. 進(jìn)行生存分析

這里根據(jù)性別這個(gè)二分類(lèi)變量，采用KM算法來(lái)估計(jì)生存曲線(xiàn)，代碼如下

從fit中提取結(jié)果構(gòu)成了d這個(gè)數(shù)據(jù)框，可以看到已經(jīng)包含了每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的生存概率，刪失等信息，通過(guò)這些信息，完全可以自己寫(xiě)代碼來(lái)畫(huà)圖。為了方便，我們直接采用survminer中的函數(shù)來(lái)進(jìn)行可視化。

3. 分析結(jié)果的可視化

最基本的可視化方式如下

library("survminer")
ggsurvplot(fit)

效果圖如下所示

兩條不同顏色的折線(xiàn)代表不用性別的生存曲線(xiàn)。對(duì)于兩組生存數(shù)據(jù)，通常都需要比較二者之間是否具有差異，最常用的算法是log-rank test。survminer在可視化結(jié)果時(shí)，也支持進(jìn)行差異檢驗(yàn)，并將對(duì)應(yīng)的p值標(biāo)記在圖上，代碼如下

ggsurvplot(fit, pval = TRUE)

效果圖如下

上圖中的p值小于0.05，說(shuō)明不同性別的生存曲線(xiàn)存在顯著差異。除了這些基本功能外，該函數(shù)還有多個(gè)參數(shù)，可以靈活的展示結(jié)果，比如添加置信區(qū)間，代碼如下

ggsurvplot(fit, pval = TRUE, conf.int = TRUE)

效果圖如下

也支持標(biāo)記生存時(shí)間的中位數(shù)，代碼如下

ggsurvplot(fit, pval = TRUE, conf.int = TRUE, surv.median.line = "hv")

效果圖如下

該函數(shù)還有非常多的參數(shù)，可以非常個(gè)性化的調(diào)整可視化結(jié)果，更加詳細(xì)的參數(shù)用法請(qǐng)參考官方的幫助文檔。

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