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转载请注明：解螺旋·临床医生科研成长平台 医学研究中，生存分析是很常见的，并且花样繁多。R里面有一个survival包，专做生存分析，如果你有兴致看看它的说明文档，就能感受到，这是一个多么博（坑）大精（水）深的主题。并且它还配备了很多个示例数据集，来展示它能做到的各种分析方法。 不过如果没有什么特别精致的追求，我们便也不需要搞太多花样。常用的就是绘制Kaplan-Meier生存曲线，比较两组或多组观察对象的生存时间的差异。还有就是用几种观察指标来建立Cox风险模型，看看哪些指标对发生结局事件的时间长度产生了影响。 这些分析很多软件都能做到，不过如果将来想要玩些更精确的分析，我还是要推荐R的。 说回来，今天并没有什么复杂的内容，先从简单的试起吧，Kaplan Meier生存曲线。其实分析的过程就一小会，但可以通过这次小试练，来熟悉一些函数的用法，以及基本作图步骤。 附录：视频中用到的函数及作用 嗯，当然不能止于简单了。下一集我们做Cox回归吧。不要问下一集什么时候……
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