基础准备
上篇推送详细介绍了生存分析的分析理论和逻辑，接下来将会用四篇文章分别介绍SPSS生存分析菜单下的四个子菜单：寿命表分析、Kaplan-Meier分析、Cox回归、考虑具有时间依存协变量的Cox回归。上篇推送对这四种分析方法的区别和联系进行了说明，大家可以点击下方链接回顾：
今天我们先来聊聊如何用SPSS进行生存分析的Kaplan-Meier法。Kaplan-Meier法和寿命表都只能用于不考虑混杂因素（不考虑的自变量），生存时间的组间比较。例如，比较同一个疾病采取不同治疗方法以后，患者的生存时间分布情况和差异。下面我们用具体的案例来介绍Kaplan-Meier法的SPSS使用。
案例分析
生活是数据分析的来源，这也是草堂君做生活统计学公众号的初衷，因此草堂君在介绍每种数据分析方法时，都会基于案例数据的分析背景介绍一些生活常识。真所谓生活中来、生活中去，希望大家在学习的同时拓展大家的知识面。喜欢就下方点个赞，留个言吧！
肝脏是人体内新陈代谢的主要器官，同时起到去氧化、储存肝糖、合成某些蛋白质的作用。其中，肝脏的解毒功能对人体来说极其重要，例如，肝脏对来自体内和体外的许多非营养物质（各种药物、毒物以及体内某些代谢产物）都具有生物转化作用，通过新陈代谢将它们彻底分解或以原形排出体外。
肝炎是肝脏炎症的统称，多种致病因素都会导致肝炎：如病毒、细菌、寄生虫、化学毒物、药物、酒精、自身免疫因素等，它们都会使肝脏细胞受到破坏，肝脏的功能受到损害。通常我们生活中所说的肝炎，多数指的是由甲型、乙型、丙型等肝炎病毒引起的病毒性肝炎，这些类型的肝炎是具有传染性的，一旦感染，一般很难彻底清除。从事食品服务行业的朋友应该知道，在该行业从业，必须进行身体检查，获得健康证，并且健康证的有效期为一年，其中检查的重点就是肝功能。
现在有一份新型肝炎药品的的临床实验数据，随机抽取44名慢性活动性肝炎患者作为实验样本，当然为了避免其他实验以外因素的影响（混杂因素），这些患者的年龄、患病程度都相似。随机将这44名患者分成两组，每组22名，分别是新药组和对照组，新药组病人在治疗期间使用新药治疗，对照组使用常规药物治疗。
以患者到医院检查确诊患病作为生存时间起点，之后对他们进行跟踪随访，记录他们死亡发生的时间，直到研究结束。研究结束时，新药组有10名患者依旧存活，1名患者因为特殊原因删失；对照组有6名患者存活；实验数据整理成SPSS文件如下，生存时间的记录单位是月；样本状态代表样本在研究期间的最终结果是死亡、删失还是存活；组别分为两组：新药组和对照组。
（例题数据文件已经上传到QQ群中，需要的朋友可以前往下载）
分析步骤
1、选择菜单【分析】-【生存分析】-【Kaplan-Meier】，将生存时间选为时间；将样本状态选为状态，定义事件选择数值0，因为将患者死亡定义为事件发生；因子选择组别，因为该案例研究的是新药组和对照组的生存时间分布差别。
2、点击【比较因子】按钮，将所有检验统计都选中，它们的作用是检验新药组和对照组的时间分布情况是否有差异。三种检验方法的差别是在各时点所取的权重不同：1、秩的对数在各时点的权重均为1；布雷斯洛在各时点的权重等于各时点前的尚存人数；塔罗内-韦尔在各时点的权重等于各时点前的尚存人数的平方根。
对于开始粘在一起，随着时间的推移越拉越开的生存曲线，秩的对数比布雷斯洛更容易得到有显著性差异的结果；对于开始相差很大，随着时间的推移越来越接近的生存曲线，布雷斯洛法更容易得到显著性差异结果；塔罗内-韦尔法的作用则在两者中间。
3、点击【选项】按钮，将生存分析表和平均值和中位数生存分析函数选中；再选中生存分析函数图。大家也可以根据自己的需求选择。
结果解释
1、个案摘要表；从表中可知，新药组在研究期间，死亡人数为11人，而对照组是16人。需要注意，这里的检剔后的个案数包括删失和最终存活两类。
2、生存分析表；结果会输出新药组和对照组的生存分析表，这里仅以新药组为例进行说明。所有22名患者按照生存时间由大到小进行排列，估计列的内容是依旧存活的病人比例，也就是生存概率。
3、两个组的生存时间的集中趋势和离散程度；可见新药组的平均生存时间（125.264）比对照组（72.545）大很多。
4、差异显著性检验结果；从下方结果可知，三种差异显著性检验结果的p值都小于0.05，说明新药组和对照组的生存时间分布情况具有显著性差异。
5、生存函数曲线；从生存函数曲线可以直观看出，新药组的曲线在对照组上方，说明新药对于肝炎的治疗效果对比传统疗法有显著性提高。
所有例题的数据文件都会上传到QQ群中，需要对照练习的朋友可以前往下载，QQ群号见下方温馨提示。生活统计学不仅有各种数据分析方法，更有容易被大家忽视的生活常识。
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