15.7: 比较两组或多组的生存分析

生存分析是医学研究的基石，用于评估发生相关事件（例如死亡、疾病复发或康复）的时间。与标准统计方法不同，生存分析特别擅长处理删失数据，即在研究结束时某些参与者的事件尚未发生或仍未观察到的情况。为了应对这些独特的挑战，通常采用 Kaplan-Meier 估计器、对数秩检验和 Cox 比例风险模型等专业技术。

Kaplan-Meier 估计器是一种非参数工具，可估计随时间变化的生存概率，生成生存曲线，直观地显示超过特定时间点的受试者存活率。这些曲线对于比较组间生存结果非常有价值，例如接受不同治疗的患者。当研究人员想要确定观察到的组间生存差异是否具有统计意义时，通常使用对数秩检验。该测试比较 Kaplan-Meier 曲线，而不假设生存时间的特定分布，使其适用于各种研究场景。

对于更复杂的分析，Cox 比例风险模型提供了一个强大的框架，用于检查生存时间与多个预测因子（如治疗类型、年龄或疾病严重程度）之间的关系。该模型计算风险比 （HR），它量化了一组事件与另一组相比发生的事件的相对风险，同时调整了混杂变量。例如，HR 为 1.5 表明一组事件的风险相对于另一组高 50%。

考虑一项比较接受两种不同化疗方案的卵巢癌患者生存结果的研究。使用 Kaplan-Meier 估计器，研究人员可以可视化每个治疗组随时间变化的生存概率。如果一组始终显示较高的生存率，则对数秩检验可以确定差异是否具有统计意义。为了调整年龄或癌症分期等其他因素，可以应用 Cox 模型，提供解释这些变量的风险比，并提供对治疗效果的更深入见解。

生存分析特别适合医学研究，它为分析事件发生时间数据提供了强大的方法，同时适应删失观察。这些工具使研究人员能够比较治疗效果，调整混杂变量，并得出可靠的结论。生存分析不仅关注事件是否发生，还关注事件发生的时间，确保医学研究产生准确、可作的发现，这对推进患者护理至关重要。