4.生存曲线（survival curve）
以观察（随访）时间为横轴，以生存率为纵轴，将各个时间点所对应的生存率连接在一起的曲线图。
生存曲线是一条下降的曲线，分析时应注意曲线的高度和下降的坡度。平缓的生存曲线表示高生存率或较长生存期，陡峭的生存曲线表示低生存率或较短生存期。
某医师收集20例脑瘤患者甲、乙两疗法治疗的生存时间（周）如下：
甲疗法组 1 3 3 7 10 15 15 23 30
乙疗法组 5 7+ 13 13 23 30 30+ 38
42 42 45+
生存率的估计与假设检验
估计：Kaplan-Meier法（小样本，大样本），寿命表法（大样本）
生存曲线比较：log-rank检验
Kaplan-Meier法
有具体生存时间的随访资料即为时间未分组资料。此类资料无论是小样本还是大样本均可采用Kaplan-Meier法（乘积极限法）估计生存率。下面结合实例介绍Kaplan-Meier法的应用。
例 某医师采用某疗法治疗12例骨肉瘤患者，随访时间（月）记录如下：10，10+，12，13，16+ ，22，26，30，36，40，45，50+ 。试估计各时点生存率及其标准误。
计算步骤如下：
1.将生存时间t由小到大排列，完全数据与截尾数据数值相同者，截尾数据排在完全数据之后，见下表第（2）列。
2.列出tk时点的死亡数dk，截尾数据记为0，见下表第（3）列。
3.列出恰在tk时点之前的生存人数，即期初例数nk，例如在研究之初有12例观察对象，因t1、t2时刻分别有1例死亡和1例截尾，因此在t3时刻之前有10例（即n3=12－1－1=10）存活。见下表第（4）列。
表 Kaplan-Meier法估计生存率及其标准误计算表
4.估计各时点的死亡概率和生存概率
，计算式为
例如，
结果详见上表第（5）、（6）列
5.估计各时点生存率，计算式为
6.估计生存率的标准误 ，计算式为
寿命表法
实际工作中，往往无法获得每个观察对象确切的生存时间，只有在某个时间段，如某年或某月的观察人数、发生终点事件的人数和截尾人数，即只能获得按随访时间分组的资料。另外，对时间未分组资料，当样本含量较大时，也可转换成时间分组资料后再进行分析。时间分组资料的生存分析常采用寿命表法。寿命表法可看作乘积极限法的一种近似，下面结合实例介绍寿命表法的应用。
例 某医师对200例实施胆管切除术后的肝外胆管癌患者进行随访，所得资料见下表第（2）列至第（5）列，试估计各时点生存率及其标准误。
在估计生存率时，与Kaplan-Meier法不同，寿命表法需要根据期内截尾人数Ck和期初观察人数Lk计算校正人数Nk，再利用期内死亡人数Dk与校正人数Nk计算死亡概率qk及生存概率Pk。计算式为
术后活满6个月的患者在此后的6个月内死亡的概率
术后活满6个月的患者再活6个月的概率为
生存率的假设检验（log-rank检验）
例 某临床医生将22例肺癌患者随机分成两组，分别采用化疗和放化疗联合治疗，从缓解出院日开始随访，随访时间（月）如下，试比较化疗和放化疗联合治疗的疗效是否有差别。化疗组1，2，3，5，6，9+，11，13，16，26，37+
放化疗联合组10，11+，14，18，22，22，26，32，38，40+，42+
先用Kaplan-Meier法估计出两组患者不同时点的生存率，绘制生存曲线如下图。由此图可直观地看出，放化疗联合组的生存曲线位置较高。这种生存曲线亦称K-M曲线。
1.建立检验假设，确定检验水准
H0：化疗与放化疗联合治疗的效果相同
H1：化疗与放化疗联合治疗的效果不同
α=0.05
2.计算检验统计量
理论基础：在H0成立的前提下，两组的死亡率等于该两组的平均率（合计率）。
3.确定P值，做出统计推断
查界值表，
，按α＝0.05水准，0.025＜P＜0.05，拒绝H0，接受H1，差别有统计学意义。故可认为放化疗联合治疗肺癌的疗效较单纯化疗好。
【例题】下列有关生存时间的定义中正确的是 | |
| 『正确答案』E |
【例题】生存时间属删失数据的有 | |
| 『正确答案』C |
