R语言统计与绘图：生存率比较

R语言生存分析：Kaplan-Meier与Cox回归

最新推荐文章于 2024-08-10 13:26:15 发布

HackMasterX

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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语言进行生存率比较，包括使用Kaplan-Meier法绘制生存曲线、log-rank检验进行组间差异比较，以及运用Cox比例风险模型探究影响生存率的变量。通过示例代码，展示了如何操作相关统计分析和绘图。

R语言统计与绘图：生存率比较

生存率是一个重要的统计指标，用于比较不同组群或处理之间的生存时间差异。在R语言中，我们可以使用多种统计方法和绘图技术来比较生存率。本文将介绍如何使用R语言进行生存率比较分析，并提供相应的源代码。

首先，我们需要加载所需的R包。在进行生存率分析时，最常用的包是survival和survminer。survival包提供了一系列用于生存分析的函数，而survminer包则用于绘制生存曲线和进行生存率比较。

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

library(survival)
library(survminer)

接下来，我们需要准备用于分析的数据。生存分析通常使用的是生存时间和事件发生情况（例如死亡或失败）的数据。假设我们有一个名为data的数据框，其中包含了两个变量：time表示生存时间，status表示事件发生情况（1表示事件发生，0表示事件未发生）。

# 创建一个示例数据框
data <- data.frame(
  time = c(10, 15, 20, 25, 30, 40, 50, 60),
  status = c(1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1)
)

现在，我们可以使用

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