生存分析中，发生了tied event， 统计学上怎么处理

当发生 tied event 时，我们通常会使用一种叫做 Breslow-Gehan-Wilcoxon 的方法来处理。这种方法的基本思想是，将 tied event 的生存时间看做是一组权重相同的观察值，然后使用这些观察值来计算生存概率。

举个例子，假设我们有一组数据，其中包含 10 个观察值，其中有 2 个 tied event，每个 tied event 的生存时间都是 5 年。那么我们就可以把这两个 tied event 看做是一组权重相同的观察值，总共有 10 + 2 = 12 个观察值，其中 5 个观察值的权重是 1，另外 7 个观察值的权重是 $\frac{1}{2}$。然后我们就可以使用这些权重来计算生存概率。

希望这个回答能帮到你！

相关问题

在生存分析中，什么叫做：相同的事件时间 (Tied event)

在生存分析中，相同的事件时间（Tied event）指的是若干个观察单位在相同的时间发生相同的事件。这些观察单位可能在同一时刻开始观察，也可能在不同时刻开始观察。但是，由于它们在相同的时间发生相同的事件，所以它们的事件时间是相同的。

例如，如果我们在观察一组患有某种疾病的患者的生存情况，那么在这组患者中，若干个患者在同一时刻死亡，那么这些患者的死亡事件就是相同的事件时间。在这种情况下，在计算生存曲线或生存函数时，我们需要对相同的事件时间进行特殊处理，以准确地估计生存概率。

用分层 COX 比例风险模型来估计组间的风险比 (HR)以及相应的 95%置信区间将采用精确方法处理相同的事件时间 (Tied event)。前面这句话是什么意思？

### 回答1：
这句话的意思是：使用分层 COX 比例风险模型来估算组间的风险比 (HR) 和相应的 95% 置信区间时，应使用精确方法处理相同的事件时间 (Tied event)。

COX 比例风险模型是一种用于分析因果关系的统计模型。分层 COX 比例风险模型是一种在每一层中都有一个或多个因变量的 COX 比例风险模型。风险比 (HR) 是指一个组中某种结局发生的风险相对于另一个组中该结局发生的风险的比值。95% 置信区间是指在统计分析中，有 95% 的概率，一个估计值所在的区间包含了真实值。在处理相同的事件时间时，应使用精确方法来计算风险比和置信区间，这种方法能够更准确地反映数据的真实情况。

### 回答2：
这句话意思是使用分层COX比例风险模型来评估不同组之间的风险比，并计算对应的95%置信区间。同时，针对出现相同事件时间（即Tied Event）的情况，将采用精确的方法进行处理。