生存分析

創建數據集，我嘗試使用生存包河生存分析

進行生存分析我有一個看起來像這樣，可以與foloowing代碼創建的數據集。

event <- c(1,0,0,1,0,1) 
time <-c(8,50,100,200,300, 1) 
id <- c(1,2,3,4,5, 6) 
sex<-c(1,0,1,0,1,0) 
mydat <- data.frame(id, time, event) 


library(survival) 
library(survminer) 
fit<-survfit(Surv(time,event)~sex, mydat) 
ggsurvplot(fit, size = 1, # change line size 
     #palette = c("#E7B800", "#2E9FDF"), # custom color palette 
     conf.int = TRUE, # Add confidence interval 
     pval = TRUE, # Add p-value 
     risk.table = TRUE, # Add risk table 
     risk.table.col = "strata", # Risk table color by groups 
)

但是，mydat本身不能用作生存分析的輸入。

由於輸出看起來像這樣

enter image description here

我希望得到任何幫助，使其適合於使用生存包存活出現分析。

在此先感謝。

來源

2016-09-02 riz

你能包括更多，你試圖在創建數據幀後使用的代碼？沒有更多信息很難確定問題所在。 – Sam

關於的更多詳細信息「* mydat不能用作生存分析的輸入*」將有所幫助。 –

@sam進一步detials /代碼包括 – riz

我認爲你的數據是作爲生存分析（一次sex糾正錯誤）的輸入工作，我覺得他們就是不告訴你會發生什麼。

執行survfit()時不會返回錯誤，也不會在繪製生存或ggsurvplot時繪製錯誤。這兩種方法都反映您擁有的數據。

summary(fit)返回有意義的結果的模型擬合：

summary(fit) 
Call: survfit(formula = Surv(time, event) ~ sex, data = mydat) 

       sex=0 
time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI 
    1  3  1 0.667 0.272   0.3   1 
    200  1  1 0.000  NaN   NA   NA 

       sex=1 
     time  n.risk  n.event  survival  std.err lower 95% CI upper 95% CI 
     8.000  3.000  1.000  0.667  0.272  0.300  1.000

有三個事件數據，一個在時間1對性== 0，一個在時間8性愛== 1和一個在時間200爲性別== 0.這是圖表顯示。陰影置信區間非常寬泛，因爲您的觀察結果很少。

來源

2016-09-02 15:49:06

感謝您的答案。時間風險的數字在時間300處顯示3，而它應該是0 ??。隨着時間段內事件數量的增加。或者我完全誤解了它？ – riz

里茲 - 你可能會錯誤地閱讀你的代碼或者看着一箇舊的圖像。上面的@ r.bot圖像顯示（我也得到）0和1時間= 300.我看不出你如何得到3和1，如你的第一張圖片所示。也不完全相關你的問題，但可能值得在這種情況下設置'conf.int = FALSE'。 –

回答

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