STATISTICA Урок
Разпръскване на живота.
;Регистрационен код (ако има такъв)
; Отвори в нов прозорец?
;Ново име на прозорец
; Скорост на превключване (1-255)
; Промяна на модели със специални ефекти ("ДА" или "НЕ")
;Произволно рисуване върху аплет
;X отместване на наслагване
;Y отместване на насложен шаблон
;Забавяне на освобождаването на паметта
;Приоритет на задачата (1..10)
; Мин. време за синхронизиране рамка (ms); За съжаление вашият браузър не поддържа Java; Съобщение за браузъри без поддръжка на Java (tm) Щракнете върху снимката и можете да .
STATISTICA Урок
- Въведение в анализа на оцеляването
- Доживотни таблици
- Оценки на Каплан-Майер
- Сравнение на груповото оцеляване
- Регресионни модели в анализа на оцеляването
- модел Кокс
- Експоненциална регресия
- Нормална и логнормална регресия
- Преглед на системата
- Алтернативни процедури
- Пример 1 Таблици за продължителността на живота
- Задаване на опции за анализ
- Пример 2 Регресионен модел на Кокс
- Задаване на опции за анализ
- Оценка на параметъра
- резултати
Въведение в анализа на оцеляването
Методите за анализ на оцеляването се използват широко в медицината, биологията, застраховането и индустрията.
Едно от важнитехарактеристики, описващи хода на заболяването, е продължителността на живота на пациентите от момента на приемане в клиниката или след операцията.
По принцип стандартните статистически методи могат да се използват за описване на средния живот и сравняване на новата техника със старата.
Разглежданите данни обаче имат специфика, която трябва да се има предвид. Факт е, че в медицинската практика често имаме работа с непълни данни.
Това се дължи на факта, че е трудно да се наблюдава целият живот на пациента след операцията, тъй като пациентът може да бъде изписан или прехвърлен в друга клиника и комуникацията с него е загубена. В същото време нямаме пълна информация за продължителността на живота на пациента, а само частична.
Естественото желание на изследователя е да използва всички данни, т.е. да анализира както пълни, така и непълни животи, и да не изгуби информацията, събрана трудно.
Това е, за което са предназначени методите за анализ на оцеляването, които позволяват изследването на непълни или цензурирани данни.
Наблюдения, които съдържат непълна информация, се наричат непълни или цензурирани (например „Пациент А е бил жив най-малко 4 месеца, след като е бил преместен в друга клиника и контактът с него е бил изгубен“). Това е пример за цензурирано наблюдение: информацията, че пациентът е бил жив в продължение на 4 месеца, е важна и може да се използва за изграждане на оценки.
Наблюденията от момента на операцията до смъртта се наричат пълни.
И така, при анализа на оцеляването се разграничават пълни (на английски complete) и непълни, или цензурирани, наблюдения (на английски censored).
Разбира се, биха могли да се използват само пълни животи, но тогава ще имаме на наше разположение много малко наблюдения и съответно неточни оценки.
Използването, заедно с пълните наблюдения, на непълни или цензурирани наблюдения е основната характеристика на методите за анализ на оцеляването.
Доживотни таблици
Първо, ще се опитаме да оценим вероятността пациентът да оцелее повече от t дни след операцията. Това е важен показател, наречен функция за оцеляване.
Най-естественият начин да се опише функцията за оцеляване е да се конструират таблици за продължителността на живота.
Това е една от най-старите техники за анализиране на данни за оцеляване и традиционно се използва, например, в застраховането, където такива таблици се наричат таблици за оцеляване.
Оригиналният файл с данни изглежда така:
Организацията на файловете е както следва.
Осмата променлива AGE съдържа възрастта на пациентите.
Променливи 9, 10 съдържат специална медицинска информация за характеристиките на операцията.
Стойността на променлива 11 е името на болницата, в която е извършена операцията. Таблицата на живота за този файл с данни е показана по-долу.
Разбира се, такава таблица на живота може да се разглежда като "преоразмерена" таблица на честотите. Въпреки това, обичайната честотна таблица е изградена от пълни наблюдения. Таблицата на живота включва както пълни, така и непълни наблюдения.
Идеята за таблиците на живота или оцеляването, в застрахователната терминология, е проста. Трябва да изчислим най-простата статистика, за да опишем времето за оцеляване на пациентите.
За да направите това, времевата ос е разделена на определен брой интервали. В горната таблица това число е 12. В системата STATISTICA потребителят може да избере броя на интервалите на времевата ос по свое усмотрение.
За всеки интервал се изчислява броят на обектите, които са били „живи“ в началото на разглеждания интервал (вижте съответната колона в електронната таблица - променливата NUMBERВ НАЧАЛОТО) и броя на обектите, които са "умрели" в дадения интервал (променлива БРОЙ МЪРТВИ).
Изчислява се и броят на обектите, цензурирани или изтеглени от наблюдение на всеки интервал - променливата БРОЙ ИЗТЕГЛЕНИ (в таблиците на живота се използва терминът изтеглени - изтеглени за цензурирани наблюдения, в този пример това са изписани пациенти). Изчисляват се пропорциите на тези обекти.
За да разберете таблиците, е полезно да запомните, че в даден интервал от време наблюдението може или да бъде цензурирано (пациентът да бъде изписан или преместен в друга клиника), или да се наблюдава фатален изход.
Нека погледнем по-официално променливите в електронната таблица на живота.
Това е броят на обектите, които са били "живи" в началото на разглеждания интервал от време.
Това е броят обекти, цензурирани в даден интервал (обекти, премахнати от
наблюдения). Тези обекти са етикетирани като цензурирани.
Това е броят на обектите, които са били "живи" в началото на разглеждания интервал от време, минус половината от броя на иззетите.
Това е броят на обектите, които са умрели в този интервал. Мъртвите или неуспешните обекти обикновено се означават като завършени.
Това е съотношението на броя на обектите, които са загинали в съответния интервал, към броя на изследваните обекти в този интервал.
Нека превъртим електронната таблица надясно и да разгледаме останалите променливи на таблицата.
Тази пропорция е равна на едно минус дела на смъртните случаи. Кумулативен коефициент на оцеляване или функция на оцеляване Това е оценка на функцията на оцеляване, тоест вероятността пациентът да оцелее в даден интервал. То е равно на произведението на пропорциите на оцелелите обекти през всички предишни интервали. Ако погледнете колоната CUM.SURVIVAL. в таблицата по-горе можете да видите например, че 0,582759= 0,672414 ×0.866667, 0.569514= 0.582759×0.977273 и т.н.
Център БИОСТАТИСТИКА извършва статистически анализи на експериментални данни повече от 30 години. В него участват изследователи от България, САЩ, Израел, Англия, Канада и други страни. От услугите на Центъра се възползват студенти и докторанти в областта на медицината, биологията, социологията, психологията и др. Стандартни срокове за анализ на данни: за статии и доклади - 5-10 дни, за магистърски тези - 1 месец, за докторски дисертации - 1,5 месеца. (Виж отдолу)