生存分析实例（生存分析模型介绍）

生存保险案例分析

;     是以合同条款的形式确定被保险人或者受益人在保险期间内，每隔多长时间，如果被保险人生存，则领取一定数额的保险金。简单来说，就是被保险人在规定的时间内仍然生存，就要向被保险人支付的保险金的一种人寿保险。生存保险一般常见于有分红性质或者年金性质的保险险种。因此，以储蓄为主，亦被称为储蓄保险。

【示例】

      刘太太的宝宝几个月大了，在了解到现在很多父母都给孩子投保教育金保险，其实就是给孩子存了个帐户，每年坚持存入，到孩子将来读书或结婚创业时，至少有了基本的资金储备。特别是每年孩子收到的压岁钱等，给他存起来将来就是一笔不菲的资金了。

      考虑到自己也是存不住钱的人，这种方式可以强制性给孩子存一笔钱，非常合适。于是给孩子购买了泰康阳光旅程教育金保险，每年交6680元相当于一个月存556元，，缴费10年，则刘宝宝可获得以下保障：

      若孩子到达12-14岁，每年领取2000元初中教育金，三年合计6000元领取；

      若孩子到达15-17岁，每年领取4000元高中教育金，三年合计12000元领取；

      若孩子到达18-21岁，每年领取6000元大学教育金，四年合计24000元领取；

      若孩子三十岁时可再一次性领取50000元，刚好可以作为孩子创业费用，另外三十年的红利积蓄下来，也是一笔不菲的资金。

      若是选择了白血病保障，不幸发生少儿高发的白血病时，除了合同所承诺的各项教育金保险金给付继续有效外，还可获得10万元的白血病保险金用以治疗。则所交总费用为每年交6720元相当于一个月存560元，缴费10年。

      若不幸在合同有效期间内发生身故，根据身故时身故保险金的价值领取身故保险金。

      如此以后，刘太太对于刘宝宝未来的教育金可算是安排好了。

      通过这个示例，我们知道：是以被保险人生存到保险单规定的日期为给付条件的人寿保险。即被保险人生存是给付保险金的唯一条件。如果被保险人在保险期限内死亡，则不给付保险金，并不退还所交保险费。生存保险具有较强的储蓄功能，被保险人在一定时期后可以领取一笔保险金，以满足生活等方面的支出需求。市面上一般采用组合险种的方式，一般常见于儿童教育金。

spss分析 *** -生存分析（转载）

生存分析，是一种将生存时间和生存结果综合起来对数据进行分析的一种统计分析 *** 。主要用于对涉及一定时间发生和持续长度的时间数据的分析。 下面我们主要从下面四个方面来解说：

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实际应用

理论思想

建立模型

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分析结果

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一、实际应用

生存分析最早可追溯至19世纪的死亡寿命表，但现代的生存分析则开始于20世纪30年代工业科学中的相关应用。第二次世界大战极大地提高了人们对武器装备可靠性的研究兴趣，这一研究兴趣延续到战后对武器装备及商品的可靠性研究。此时生存分析的大多数研究工作都集中在参数模型，直至20世纪60～70年代，随着医学研究中大量临床试验的出现，对于生存分析的研究开始转向非参数统计 *** 。现在，生存分析 *** 在各个领域得到了广泛的应用，而这一 *** 本身也得到了飞速发展。生存分析广泛应用于生物医学、工业、社会科学、商业等领域，如肿瘤患者经过治疗后生存的时间、电子设备的寿命、罪犯假释的时间、婚姻的持续时间、保险人的索赔等。这类问题的 数据特点是在研究期结束时，所要研究的事件还没有发生，或过早终止，使得要收集的数据发生缺失，这样的数据即称为生存数据。 生存分析就是要处理、分析生存数据。

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二、理论思想

我们前面所学习的 *** ，只关注研究结果与影响因素，并没有关注结局发生的时间，而时间是一个绕不开的因素，当我们将 研究结局与结局发生的时间同时进行考虑时 ，就采用生存分析 *** 。

生存分析的一些基本概念：

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生存时间： 指从某个起始事件开始，到出现我们想要得到的终点事件发生所经历的时间，也称为失效时间。生存时间具有的特点：分布类型不确定，一般表现为正偏态分布；数据中常含有删失数据。SPSS中通常把完全数据的示性函数取值为0。 完全数据： 指从事件开始到事件结束，观察对象一直都处在观察范围内，我们得到了事件从开始到结束的准确时间。 删失数据： 指在研究分析过程中由于某些原因，未能得到所研究个体的准确时间，这个数据就是删失数据，又称为不完全数据。产生删失数据的原因有很多：在随访研究中大多是由于失访所造成的；在动物实验研究中大多由于观察时间已到，不能继续下去所造成的。SPSS中通常把删失数据的示性函数取值为1。 截尾数据： 截尾数据和删失数据一样，提供的也是不完整信息，但与删失数据稍有不同的是它提供的是与时间有关的条件信息。SPSS软件只考虑对完全数据和删失数据的分析，对截尾数据不提供专门的分析 *** 。 生存概率： 表示某单位时段开始时，存活的个体到该时段结束时仍存活的可能性。计算公式为：生存概率=活满某时段的人数/该时段期初观察人数=1-死亡概率。 生存函数： 指生存函数指个体生存时间T大于等于t的概率，又称为累积生存概率，或生存曲线。S（t）=P（Tt）=生存时间大于等于t的病人数／随访开始的病人总数。S（t）为单调不增函数，S（0）为1，S（∞）为0。 半数生存时间： 指50%的个体存活且有50%的个体死亡的时间，又称为中位生存时间。因为生存时间的分布常为偏态分布，故应用半数生存时间较平均生存时间更加严谨。 风险函数： 指在生存过程中，t时刻存活的个体在t时刻的瞬时死亡率，又称为危险率函数、瞬时死亡率、死亡率等。一般用h（t）表示。h（t）=死于区间（t，t+∆t）的病人数／在t时刻尚存的病人数×∆t。

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按照使用参数与否，生存分析的 *** 可以分为以下3种。

参数 *** ， 数据必须满足相应的分布。常用的参数模型有：指数分布模型、Weibull分布模型、对数正态分布模型、对数Logistic分布模型、Gamma分布模型。

半参数 *** ， 是目前比较流行的生存分析 *** ，相比而言，半参数 *** 比参数 *** 灵活，比非参数 *** 更易于解释分析结果。常用的半参数模型主要为Cox模型。

非参数 *** ， 当被研究事件没有很好的参数模型可以拟合时，通常可以采用非参数 *** 进行生存分析。常用的非参数模型包括生命表分析和Kalpan-Meier *** 。

目前生存分析最常用的 *** 即寿命表法、Kaplan-Meier法和COX回归法。

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三、建立模型

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寿命表分析的思路：

生命表反映的是一代人在整个生命历程中的死亡过程，即在某个特定的年龄段内有多少人死亡，通过计算可以得知人群在该时点的死亡概率为多少、预期寿命为多少等。

生命表的基本思想是将整个观测时间划分为很多小的时间段，对于每个时间段，计算所有活到某时间段起点的病例在该时间段内死亡（出现结局）的概率。

因此，当资料是按照固定的时间间隔收集（如一个月随访一次）时，随访结果只有该年或该月期间的若干观察人数、发生失效事件人数（出现预期观察结果的人数）和截尾人数（删失人数），每位患者的确切生存时间无法知道，就需要构造生命表进行分析。

生命表用于大样本，并且对生存时间的分布不限，是目前广泛应用的一种非参数分析 *** 。。

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寿命表分析案例：

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题目：下表数据文件记录了某保险公司各部门员工的在职情况，统计的部门有承保部、理赔部、人事部和理财部4个部门，其中“部门”变量中用数字1~4分别表示承保部、理赔部、人事部和理财部，“是否在职”变量中用1表示在职，0表示不在职，接下来本书将利用寿命表过程得出各个部门员工的“生存”（在职）情况。

一、数据输入

二、操作步骤 1、进入SPSS，打开相关数据文件，选择“分析”|“生存分析”|“寿命表”命令2、从源变量列表框中选择“工作时间”变量，“时间”列表框中，然后设置时间区间的“0到(H)”值为60，“按(Y)”为3。

3、从源变量列表框中选择“是否在职”变量，选入“状态”列表框中，然后单击“定义事件”按钮，弹出“寿命表：为状态变量定义事件”对话框。由于数据文件中用1表示事件发生，所以选中“单值”单选按钮，并在其后面的文本框中输入1，将取值为0的观测作为截断观测，单击“继续”按钮。

4、从源变量列表框中选择“部门”变量，选入“因子”列表框中，然后单击“定义范围”按钮，弹出“寿命表：定义因子范围”对话框，在“最小值”文本框中输入1，在“更大值”文本框中输入4，单击“继续”按钮。

5、单击“选项”按钮，弹出“寿命表：选项”对话框，选中“寿命表”和“生存分析”复选框，“比较之一个因子的级别”选项组采用默认设置。

6、其余设置采用系统默认值即可。单击“确定”按钮，等待输出结果。

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四、结果分析

1、寿命表给出了员工在职年限寿命表输出结果（部分截选图）。该寿命表给出了4个部门对应时间内的在职和不在职员工数，并计算出员工在职比率等统计量。

2、生存分析时间中位数下表给出了4个部门员工的生存时间中位数，即生存率等于50%时，生存时间的平均水平。很明显，由图可知，该保险公司4个部门的员工有50%的员工在职时间超过60个月。

3

、累计生存函数给出了4个部门员工是否在职累计生存函数图，它是对生命表的图形展示。由图可以清楚地看到，承保部和理财部两个部门员工累计生存率下降最快，理赔部员工累计生存率下降速度低于人事部员工。

参考案例数据：

【1】spss统计分析从入门到精通  杨维忠,陈盛可,刘荣  清华大学出版社

（获取更多知识，前往gz号程式解说）

原文来自

生存分析R语言绘图——ggsuvplot介绍及实例

ggsurvplot(

fit, #生存分析结果

data = NULL, # a dataset used to fit survival curves

fun = NULL, # 定义生存曲线转换的任意函数。 经常使用的转换可以用字符参数指定:“event”绘制累积事件(f(y) = 1-y)，“cumhaz”绘制累积风险函数(f(y) = -log(y))，“pct”以百分比表示生存概率。

color = NULL, #曲线颜色

palette = NULL, #颜色调色板，可选调色板有 "grey","npg","aaas","lancet","jco", "ucscgb","uchicago","simpsons"和"rickandmorty".

linetype = 1, #线条形状，可以用数值型向量1，2表示，也可以用字符串向量c("solid", "dashed").

conf.int = FALSE, #是否画出置信区间

pval = FALSE, #是否显示P值

pval.method = FALSE, #是否添加计算P值得 *** 得文本，前提是pval = TRUE

test.for.trend = FALSE, #默认是F，如果TURE，返回trend Pvalues检验。 趋势检验旨在检测生存曲线的有序差异。 也就是说，至少对一个群体来说。 只有组数为 2时，才能进行趋势测试。

surv.median.line = "none", #画一条水平或者垂直得生存中位值线，允许的值有c("none", "hv", "h", "v"). v: 垂直vertical, h:水平horizontal.

risk.table = FALSE, #是否显示风险table。其他值有absolute" or "percentage",显示绝对数值/百分比；参数"abs_pct" ,百分比以及绝对数值都显示

cumevents = FALSE, # logical value specifying whether to show or not the table of the cumulative number of events.

cumcensor = FALSE, #logical value specifying whether to show or not the table of the cumulative number of censoring.

tables.height = 0.25, #设置table得高度，取值范围0-1

group.by = NULL, #包含分组变量名称得字符串向量。长度=2

facet.by = NULL, #一个字符向量，包含将生存曲线分成多个面板的分组变量的名称。

add.all = FALSE, #一个逻辑值。 如果为TRUE，则在主图中添加合并患者(null model)的生存曲线。

combine = FALSE, # a logical value. If TRUE, combine a list survfit objects on the same plot.

ggtheme = theme_survminer(), #主题名称

tables.theme = ggtheme, #主题名称，默认是theme_survminer.

... #后面描述的参数和其他参数将被传递给ggplot2 geom_*()函数，如linetype, size, ii)或ggpar()函数来定制图形。 看到的细节部分

)