第十一章 生存分析与 SAS 程序 在医学研究中，考察研究因素对研究对象的效应，经典的研究设计方法只观察其所出现的结局或结果
但是在一些诸如癌症等险恶疾病和慢性病的随访研究中，只观察其结局就不够全面，还需要考察研究对象出现某种结局所经历的时间，这段时间称为生存时间（su rv iv al time）
生存分析是用来分析生存时间资料的统计方法，是近几十年来产生且发展甚为迅速的一门应用统计的分支
到目前为止，生存分析已形成一套完整的体系，包括描述生存规律和进行组间比较的参数和非参数方法以及分析影响生存期因素的回归模型等
本章主要介绍描述生存规律的寿命表和乘积限估计法，用于组间比较的 logrank 检验和作预后因素分析的 Cox 回归模型以及相应的 SAS 过程
1 生存分析的基本概念 1 1
1 生存时间 在医学研究中，对于肿瘤、心血管等慢性疾病，要考察其治疗方法优劣，疾病预后的好坏以及影响疾病预后的因素，通常采用随访研究的方法
对某一疾病作随访研究时，一般是从某一时间开始，观察到某一规定时间截止，而研究对象是始点以后陆续进入观察
随访中要规定一个事件作为随访结局，例如：病人死于研究疾病
如果病人的随访结果是规定的结局，则称为失效或死亡（Failu re），那么病人从进入观察随访到规定的结局出现，其间所经历的这段时间称为生存时间或失效时间（Su rv iv al time, Failu re time, Waiting time）
通常用 Ti 表示（i=1,2,… ,n, n 为观察个体数）
在随访中，由于客观条件限制，不能也不可能将全部观察对象都观察到规定的结局（Failu re）
在观察截止时，一组观察对象除了出现规定的结局外，还有三种结果：（1）死于其他疾病；（2）由于迁移等原因失去联系（失访）；（3）随访截止时尚未出现规定的结局
这三种结果虽
