甜橘子，专注成都网站制作网站设计与营销型网站建设与优化
QQ :532337155
电话：028-86922220
本篇内容介绍了“怎么用R语言进行KM生存”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
创新互联制作网站网页找三站合一网站制作公司,专注于网页设计,成都网站设计、网站建设,网站设计,企业网站搭建,网站开发,建网站业务,680元做网站,已为上千多家服务,创新互联网站建设将一如既往的为我们的客户提供最优质的网站建设、网络营销推广服务!
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
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, 内容如下所示
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。
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
从fit中提取结果构成了d这个数据框，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。
最基本的可视化方式如下
library("survminer")
ggsurvplot(fit)效果图如下所示
两条不同颜色的折线代表不用性别的生存曲线。对于两组生存数据，通常都需要比较二者之间是否具有差异，最常用的算法是log-rank test。survminer在可视化结果时，也支持进行差异检验，并将对应的p值标记在图上，代码如下
ggsurvplot(fit, pval = TRUE)
效果图如下
上图中的p值小于0.05，说明不同性别的生存曲线存在显著差异。除了这些基本功能外，该函数还有多个参数，可以灵活的展示结果，比如添加置信区间，代码如下
ggsurvplot(fit, pval = TRUE, conf.int = TRUE)
效果图如下
也支持标记生存时间的中位数，代码如下
ggsurvplot(fit, pval = TRUE, conf.int = TRUE, surv.median.line = "hv")
效果图如下
该函数还有非常多的参数，可以非常个性化的调整可视化结果，更加详细的参数用法请参考官方的帮助文档。
“怎么用R语言进行KM生存”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！