如何用R語言進行KM生存分析

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R是數據分析常用的軟件之一，通過各種功能強大的R包，可以簡單方便的實現各種分析。在R語言中，能夠進行生存分析的R包很多，survival和survminer是其中最基本的兩個，survival負責分析，survimner負責可視化，二者相結合，可以輕松實現生存分析。具體過程如下

1. 準備生存數據

對于每個個體而言，其生存數據會出現兩種情況，第一種是觀測到生存時間，通常用1表示，第二種則是刪失。通常用0表示。survival自帶了一個測試數據lung

每一行代表一個樣本，time表示生存時間，status表示刪失情況，這里只有1和2兩種取值，默認排序后的第一個level對應的值為刪失，這里則為1表示刪失。其他列為樣本對應的性別，年齡等基本信息。

2. 進行生存分析

這里根據性別這個二分類變量，采用KM算法來估計生存曲線，代碼如下(summary結果只顯示部分）

> library("survival")
> library("survminer")
> kmfit<-survfit(Surv(time, status) ~ sex, data =  lung)
> summary(kmfit)
Call: survfit(formula = Surv(time, status) ~ sex, data = lung)

                sex=1 
 time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI
   11    138       3   0.9783  0.0124       0.9542        1.000
   12    135       1   0.9710  0.0143       0.9434        0.999
   13    134       2   0.9565  0.0174       0.9231        0.991
   15    132       1   0.9493  0.0187       0.9134        0.987
   26    131       1   0.9420  0.0199       0.9038        0.982
   30    130       1   0.9348  0.0210       0.8945        0.977

從kmfit中summary可以看到已經包含了每個時間點的生存概率，刪失等信息，通過這些信息，完全可以自己寫代碼來畫圖。為了方便，我們直接采用survminer中的函數來進行可視化。

3. 分析結果的可視化

最基本的可視化方式如下

library("survminer")
ggsurvplot(kmfit,
              pval = TRUE, conf.int = TRUE,
              risk.table = TRUE, 
              risk.table.col = "strata", 
              linetype = "strata", 
              surv.median.line = "hv", 
              ggtheme = theme_bw(), 
              palette = c("#E7B800", "#2E9FDF"))

以上就是關于“如何用R語言進行KM生存分析”這篇文章的內容，相信大家都有了一定的了解，希望小編分享的內容對大家有幫助，若想了解更多相關的知識內容，請關注億速云行業資訊頻道。