在R語言中進行生存分析，主要使用survival包和survminer包。以下是一些基本的步驟和示例代碼：
首先，確保你已經安裝了survival和survminer包。如果沒有安裝，可以使用以下命令進行安裝：
install.packages("survival")
install.packages("survminer")
然后，加載這些包：
library(survival)
library(survminer)
使用survival包自帶的lung數據集作為示例數據。這個數據集包含了晚期肺癌患者的相關信息。
data(lung)
在進行生存分析之前，通常需要對數據進行預處理，比如處理缺失值、轉換分類變量等。
# 假設我們要分析性別對生存時間的影響
lung$sex <- as.factor(lung$sex)
使用Surv()函數創建生存對象，這是生存分析的基礎。
# 創建生存對象
surv_obj <- Surv(time = lung$inst, event = lung$status)
使用survfit()函數擬合生存模型，可以研究不同變量對生存期的影響。
# 擬合生存模型
fit <- survfit(Surv(time, status) ~ sex, data = lung)
使用ggsurvplot()函數繪制生存曲線，可以直觀地展示生存概率隨時間的變化。
# 繪制生存曲線
ggsurvplot(fit, data = lung, risk.table = TRUE)
使用cox.zph()函數進行風險比例測試，可以檢驗生存函數是否隨某個變量而變化。
# 進行風險比例測試
zph <- cox.zph(fit)
print(zph)
通過上述步驟，你可以使用R語言進行生存分析，從數據準備到模型擬合，再到結果的可視化和解釋，完成整個分析流程。
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