R语言生存分析：比较组间生存曲线的Log-rank假设检验

最新推荐文章于 2025-08-05 15:44:30 发布

ByteWhisper

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了如何使用R语言进行生存分析，特别是通过Log-rank假设检验来比较不同组间的生存曲线。首先，加载survival和survminer包，然后准备包含生存时间、事件状态和组别信息的数据。接着，创建生存对象并估计生存曲线，再绘制生存曲线图，使用Log-rank检验判断组间差异的显著性。

R语言生存分析：比较组间生存曲线的Log-rank假设检验

生存分析是一种常用的统计方法，用于研究个体在给定时间内发生某一事件（如死亡、疾病复发等）的概率。在生存分析中，Log-rank假设检验是一种常见的方法，用于比较两个或多个组之间的生存曲线是否有显著差异。本文将介绍如何使用R语言进行生存分析，并使用Log-rank假设检验来比较组间的生存曲线。

首先，我们需要加载R中的生存分析包。常用的生存分析包包括survival和survminer。我们可以使用以下代码来安装和加载这些包：

install.packages("survival")
install.packages("survminer")

library(survival)
library(survminer)

接下来，我们需要准备用于生存分析的数据。生存分析通常使用包含个体生存时间、事件状态（生存或死亡）以及组分配信息的数据集。数据集可以是一个包含这些变量的数据框。假设我们有一个名为"survival_data"的数据框，其中包含"时间"（time）列、“事件状态”（status）列和"组"（group）列。

# 创建一个示例数据集
survival_data <- data.frame(
  time = c(10, 15, 20, 30, 40, 50, 60),
  status = c(1, 1, 0, 1, 0, 1, 1),
  group = c("A", "A", "B", "B", "A", "B", "B")
)

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