使用 R 语言进行基于卵巢数据集的生存分析

使用 R 语言进行基于卵巢数据集的生存分析

生存分析是一种常用的统计方法，用于研究事件发生时间和影响事件发生的因素。在医学领域，生存分析常用于评估患者的生存时间和预测患者的生存率。本文将介绍如何使用 R 语言进行基于卵巢数据集的生存分析。

首先，我们需要加载所需的 R 包和数据集。这里我们使用 “survival” 包和 “ovarian” 数据集作为示例。

# 加载所需的 R 包
library(survival)

# 加载 ovarian 数据集
data(ovarian)

接下来，我们可以查看数据集的结构和摘要信息。

# 查看数据集结构
str(ovarian)

# 查看数据集摘要信息
summary(ovarian)

数据集中包含了用于卵巢癌患者的生存分析的一些变量。其中，“futime” 表示患者的随访时间，“fustat” 表示患者的随访状态（1 表示死亡，2 表示存活），“age” 表示患者的年龄，“resid.ds” 表示患者的残留疾病。

接下来，我们可以使用 Kaplan-Meier 方法绘制生存曲线。

# 使用 Kaplan-Meier 方法计算生存曲线
fit <- survfit(Surv(futime, fustat) ~ 1, data = ovarian)

# 绘制生存曲线
plot(fit, main = "卵巢癌患者生存曲线", xlab = "时间", ylab