在R語言中,可以使用survival
包來進行生存分析。以下是一個簡單的生存分析示例:
survival
包:install.packages("survival")
library(survival)
假設我們有一個包含患者生存時間(時間變量)和生存狀態(事件變量)的數據集data
,可以使用以下代碼創建一個Surv
對象:
survival_data <- Surv(data$time, data$status)
可以使用survfit()
函數來擬合生存曲線,然后使用plot()
函數繪制生存曲線:
surv_fit <- survfit(survival_data ~ 1)
plot(surv_fit, main="Kaplan-Meier Survival Curve")
如果想比較不同組之間的生存曲線,可以使用survdiff()
函數:
surv_diff <- survdiff(survival_data ~ group)
可以使用coxph()
函數進行生存回歸分析:
cox_model <- coxph(Surv(time, status) ~ covariate1 + covariate2, data=data)
summary(cox_model)
通過以上步驟,你可以在R語言中進行生存分析。如果需要更多幫助,可以查閱survival
包的幫助文檔或在R社區尋求幫助。