Kline(1)列出了普遍认为的P值谬误，我在这里总结如下：谬论：p值是由于抽样误差而造成结果的概率假设零假设为真，则计算P值。换言之，P值的计算是基于由于抽样误差而造成差异的假设。因此，P值无法表示由于抽样误差而造成结果的概率。谬论：P值是零假设为真的概率没有。假设零假设为真，则计算P值，因此P值不可能是真的值。谬论：1 - P是替代假设为真的概率如果P值为0.03，则很容易想到：如果差异只有3
# R语言生存曲线计算中位生存教程
## 介绍
在生存分析中，生存曲线是一种衡量事件发生率的图形表示。而中位生存是指在一组观察样本中，50%的样本事件发生时间。本教程将演示如何使用R语言计算生存曲线并得出中位生存。
## 整体流程
以下是计算R语言生存曲线并得出中位生存的整体流程：
```mermaid
erDiagram
participant 开始
participant
原创
2023-12-18 06:57:22
425阅读
需要的文件表型文件（包括生存状态等），表达值（以某个基因表达量作为分组的话）如果是手动下载的文件需要读取成可用的格式，用fread函数phe=fread("phe.txt",sep="\t",header = F, data.table = F)exp=fread("GSE12417-GPL96_series_matrix.txt",
skip=72,data.table =
# 利用R语言绘制KM曲线并计算中位生存时间的方案
在生存分析中，Kaplan-Meier（KM）曲线是一种常用的生存分析方法，用于估计患者在不同时间点的生存概率。中位生存时间是一个重要的生存指标，表示在研究中半数患者生存的时间点。
在本文中，我们将介绍如何使用R语言绘制KM曲线并计算中位生存时间，以解决一个具体的问题。
## 1. 数据准备
首先，我们需要准备包含患者生存时间和事件信息的
# 如何在R语言中计算中位pfs
## 概述
在R语言中，计算中位pfs需要进行一系列的步骤，包括数据导入、数据整理、计算中位pfs等。本文将一步一步地向你展示如何在R语言中实现这个过程。
## 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 数据导入 |
| 步骤二 | 数据整理 |
| 步骤三 | 计算中位pfs |
## 步骤一：数据导入
首先
生存分析（survival analysis）是生物医学研究中常用的分析方法。在队列随访研究中，我们会事先定义一些观察终点，比如肿瘤复发、患者死亡、血压达标等，这些终点称为事件（event）。从研究开始到发生事件的时间间隔称为生存时间（survival time），某些场景下也称为失效时间（failure time）。由于生存时间数据具有以下两个特点，所以提出生存分析这一特殊的分析方法。SPSS就
一、概述生存分析（Survival Analysis）是用来描述和分析时间因素对个体生存的影响，其中生存曲线一般是常见的图表之一。而通过Kaplan-Meier（KM）法，可以绘制生存曲线用以描述研究对象的存活情况。KM生存曲线是用来描述随时间推移一个群体中存活的比例，通常是用来描述疾病的存活率。在 KM 生存曲线上，X 轴表示时间，而 Y 轴表示生存率（或存活概率或累计存活率），即一个人在某一时
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2023-08-08 08:42:52
490阅读
这里介绍生存曲线的绘制，对于生物医学领域来说，文章中很常见的图。一.数据处理数据格式是这样的。数据第A列是病人ID，B到I列临床信息，其他列是病人的标准化后的基因表达数据。我们只需要左侧红框的临床数据和一列基因表达数据。library(dplyr)
library(survival)
library(survminer)
data <- read.csv("BioInfoNotesData3
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2023-08-29 19:41:26
494阅读
# R语言如何计算中位生存
## 问题描述
在医学研究中，生存分析是一种常见的统计方法，用于评估个体在特定时间点或时间段内生存的概率。中位生存是指在一组观察对象中，有一半的观察对象生存时间超过中位生存时间，另一半的观察对象生存时间不超过中位生存时间。
假设我们有一组患者的生存数据，其中包含患者的生存时间和生存状态（是否存活或死亡）。我们想要使用R语言计算这组患者的中位生存时间。
## 解决
原创
2023-12-31 06:20:23
221阅读
我们在临床中经常使用生存曲线来表示患者的累积生存率或发病率，如下图所示，Kaplan-Meier生存曲线能够很好的表示出患者不同时间的发病率，生存率等关键数据，让人一目了然。 今天我们来演示一下如何做出像上面一样两张的图片，其中彩色的图片来自我们上次的SEER数据库的文章，题目为：Incidence, Prognostic Factors and Survival Outcome in Patie
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2023-06-16 20:13:27
546阅读
长期以来，Prism提供了一种非常简单的生存分析形式，即使用Kaplan-Meier生存估计。然而，这种方法仅限于创建假定为同质的人群的生存曲线，并且这种方法不包括可能在研究中为个体收集的预测变量的值（如年龄、种族、治疗组等）。虽然使用Kaplan-Meier方法生成的不同组（即“治疗”组和“控制”组）的生存曲线可以进行统计比较，但无法将连续预测变量（如年龄、血压、体重等）纳入这些估计中。Cox比
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2024-01-10 14:29:26
106阅读
生存分析是临床常用统计方法，一旦和时间扯上关系，分析就变得复杂多了，此时不再是单一的因变量，还需要考虑时间给因变量和自变量带来的各种影响。本次主要演示R语言做生存分析的一些方法。比如寿命表、K-M曲线、logrank检验。后续还会给大家介绍Cox回归、时依系数和时依协变量的Cox回归、生存曲线的可视化等内容。本推文不涉及理论，只有实操，想要了解生存分析的理论的请自行学习。不涉及理论，并不代表理论不
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6087根据生存曲线的估计，可以推断出相比组之间存活时间的差异，因此生存曲线非常有用，几乎可以在每个生存分析中看到。例在我们将对象放入ggsurvplot()函数之后，我们可以创建简单的生存曲线估计。让我们来看看患有卵巢癌（卵巢浆液性囊腺癌）和患有乳腺癌（乳腺浸润癌）的患者之间存活时间的差异 。survivalT...
原创
2021-05-12 14:13:09
1489阅读
例在我们将对象放入ggsurvplot()函数之后，我们可以创建简单的生存曲线估计。让我们来看看患有卵巢癌（卵巢浆液性囊腺癌）和患有乳腺癌（乳腺浸润癌）的患者之间存活时间的差异 。survivalT...
原创
2021-05-19 23:39:58
2472阅读
# 生存分析中位生存时间的实现——R语言指南
生存分析是一种统计方法，用于分析事件发生时间的数据。中位生存时间是指一半的样本在该时间之前发生事件，而另一半在该时间之后。本文将详细介绍如何使用R语言进行生存分析并计算中位生存时间。
## 流程概览
在开始之前，让我们先看看实现生存分析的基本流程，下面是一个简易步骤表格：
| 步骤 | 描述
各种生存分析-傻傻分不清OS 总体生存期： Overall Survival定义： 结局指标是死亡时间，这个死亡是任何原因导致的死亡都算进去，只关心是否死亡，不关心因为何种原因死亡。优点 ： 能比较方便的记录，因为患者死亡的日期确认没有困难。只要研究结果显示生存有提高，就可认为是是临床又获益。缺点： 随访的时间较长PFS 无进展生存期： Progression Free Survival 定义："
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2023-08-04 12:22:27
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# 中位生存时间的概述与R语言实现
在生物统计学和医学研究中，**中位生存时间**是一个重要的指标，尤其是在评估治疗效果或疾病预后的情况下。中位生存时间定义为一组生存数据中，50%的人在此时间点之前存活。因此，了解如何计算和可视化中位生存时间，对于研究和临床实践都具有重要意义。
## 生存分析基础
生存分析关注的是个体从某一特定时间点到某个事件发生（如死亡或复发）的时间。存活函数（survi
# R语言 组合生存曲线实现流程
## 1. 引言
组合生存曲线（Composite survival curves）是一种将多个生存曲线进行组合的方法，用于比较不同组之间的生存率差异。在R语言中，我们可以使用`survival`包来实现组合生存曲线的绘制。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入数据] --> B[数据预处理]
B -->
原创
2023-10-01 10:56:08
200阅读
# R语言生存曲线绘制入门指南
作为一名新入行的开发者，学习如何使用R语言绘制生存曲线是一个重要的技能。生存曲线是一种可视化工具，用于展示在特定时间内仍然存活的个体比例。在本篇文章中，我将为您详细讲解如何在R中绘制生存曲线，并按照流程展示每一步需要执行的代码。
## 整体流程
为了帮助您更好地理解生存曲线的绘制过程，以下是一个简明的流程表格:
| 步骤 | 描述
今天更新续文，上篇文章写了生存曲线的画法，但是留了一个问题没有解决，就是Kaplan-Meier生存曲线实际上仅仅把病人分为两组做了生存率随时间的比较，但是它并没有考虑协变量。R数据分析：生存分析的做法和结果解释那么，我们做研究的时候，你发现了两个组的生存情况不一样，是不是下一步你就要想看看到底是那些因素影响了我们的生存情况。今天的文章就尝试着解决这么样问题。问题描述我们今天要关注的问题变了，我们
