如何用R语言进行KM生存分析

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R是数据分析常用的软件之一，通过各种功能强大的R包，可以简单方便的实现各种分析。在R语言中，能够进行生存分析的R包很多，survival和survminer是其中最基本的两个，survival负责分析，survimner负责可视化，二者相结合，可以轻松实现生存分析。具体过程如下

1. 准备生存数据

对于每个个体而言，其生存数据会出现两种情况，第一种是观测到生存时间，通常用1表示，第二种则是删失。通常用0表示。survival自带了一个测试数据lung

每一行代表一个样本，time表示生存时间，status表示删失情况，这里只有1和2两种取值，默认排序后的第一个level对应的值为删失，这里则为1表示删失。其他列为样本对应的性别，年龄等基本信息。

2. 进行生存分析

这里根据性别这个二分类变量，采用KM算法来估计生存曲线，代码如下(summary结果只显示部分）

> library("survival")
> library("survminer")
> kmfit<-survfit(Surv(time, status) ~ sex, data =  lung)
> summary(kmfit)
Call: survfit(formula = Surv(time, status) ~ sex, data = lung)

                sex=1 
 time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI
   11    138       3   0.9783  0.0124       0.9542        1.000
   12    135       1   0.9710  0.0143       0.9434        0.999
   13    134       2   0.9565  0.0174       0.9231        0.991
   15    132       1   0.9493  0.0187       0.9134        0.987
   26    131       1   0.9420  0.0199       0.9038        0.982
   30    130       1   0.9348  0.0210       0.8945        0.977

从kmfit中summary可以看到已经包含了每个时间点的生存概率，删失等信息，通过这些信息，完全可以自己写代码来画图。为了方便，我们直接采用survminer中的函数来进行可视化。

3. 分析结果的可视化

最基本的可视化方式如下

library("survminer")
ggsurvplot(kmfit,
              pval = TRUE, conf.int = TRUE,
              risk.table = TRUE, 
              risk.table.col = "strata", 
              linetype = "strata", 
              surv.median.line = "hv", 
              ggtheme = theme_bw(), 
              palette = c("#E7B800", "#2E9FDF"))

以上就是关于“如何用R语言进行KM生存分析”这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注亿速云行业资讯频道。