一元生存分析统计量详解：汇总与分位数表

一元生存分析汇总统计量在统计学和信息技术领域中扮演着关键角色，特别是在医学研究、生物统计和可靠性工程等领域。在使用特定工具如SAS/Stat和JMP进行此类分析时，理解这些统计量至关重要。一元分析主要关注的是单变量或独立变量对生存时间的影响，通过收集和分析个体在特定时间段内的生存情况来评估风险和预后。 汇总统计量，如图26.6所示，主要包括以下几个方面： 1. **失败次数和删失观测值**：这是初步报告中的关键数据，展示了每组（如果有多个组）的失败事件数量，以及因各种原因（如失访）导致的数据缺失情况。这对于理解总体研究的完整性和可解释性很重要。 2. **删失调整后的均值和标准差**：由于实际数据可能包含缺失值，删除了这些观测值后，报告提供了经过调整的平均值和标准偏差，以反映数据的实际情况，确保分析结果更为准确。 3. **分位数统计**：分位数表给出的是生存时间的分布特征，如中位数（50%的个体在中位数时间后失败）、25%四分位数和75%四分位数，这些信息有助于理解生存时间的集中趋势和变异程度。 4. **组间检验**：当有多个组时，组间齐性检验（如Kalbfleisch-Pearson测试）用于检查各组间的生存曲线是否符合同一分布假设，这对于多组比较和假设检验非常重要。 SAS/Stat和JMP作为强大的数据分析工具，提供了一套完整的功能集，帮助用户生成生存分析的图表和统计输出。JMP作为SAS的一个子产品，其用户界面友好且直观，适用于初学者和专业人士。《JMP统计和图形指南》第6版详细介绍了如何利用JMP进行生存分析，包括设定模型类型（如连续响应、记名响应等）、选择合适的分析方法、评估模型的假设和有效性，以及理解不确定性在统计中的作用。 在这个过程中，用户需要理解并尊重版权规定，尤其是在使用电子版或网络资源时，必须遵守出版商SAS Institute Inc.的许可条款。此外，处理政府限制权限时，应遵循FAR52.227-19号联邦法规关于商业软件使用的规定。 综上，一元生存分析汇总统计量是基于SAS/Stat和JMP这样的统计软件进行深入研究的重要工具，它涵盖了从数据预处理到模型检验的各个环节，旨在帮助研究人员得出可靠和精确的结果。