怎么用R語言進行KM生存

本篇內容介紹了“怎么用R語言進行KM生存”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

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, 內容如下所示

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

從fit中提取結果構成了d這個數據框，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(fit)

效果圖如下所示

兩條不同顏色的折線代表不用性別的生存曲線。對于兩組生存數據，通常都需要比較二者之間是否具有差異，最常用的算法是log-rank test。survminer在可視化結果時，也支持進行差異檢驗，并將對應的p值標記在圖上，代碼如下

ggsurvplot(fit, pval = TRUE)

效果圖如下

上圖中的p值小于0.05，說明不同性別的生存曲線存在顯著差異。除了這些基本功能外，該函數還有多個參數，可以靈活的展示結果，比如添加置信區間，代碼如下

ggsurvplot(fit, pval = TRUE, conf.int = TRUE)

效果圖如下

也支持標記生存時間的中位數，代碼如下

ggsurvplot(fit, pval = TRUE, conf.int = TRUE, surv.median.line = "hv")

效果圖如下

該函數還有非常多的參數，可以非常個性化的調整可視化結果，更加詳細的參數用法請參考官方的幫助文檔。

“怎么用R語言進行KM生存”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！