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Statistical description for survival data

机译:生存数据的统计描述

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摘要

Statistical description is always the first step in data analysis. It gives investigator a general impression of the data at hand. Traditionally, data are described as central tendency and deviation. However, this framework does not fit to the survival data (also termed time-to-event data). Such data type contains two components. One is the survival time and the other is the status. Researchers are usually interested in the probability of event at a given survival time point. Hazard function, cumulative hazard function and survival function are commonly used to describe survival data. Survival function can be estimated using Kaplan-Meier estimator, which is also the default method in most statistical packages. Alternatively, Nelson-Aalen estimator is available to estimate survival function. Survival functions of subgroups can be compared using log-rank test. Furthermore, the article also introduces how to describe time-to-event data with parametric modeling.
机译:统计描述始终是数据分析的第一步。它使研究人员对现有数据有大致印象。传统上,数据被描述为集中趋势和偏差。但是,此框架不适合生存数据(也称为事件发生时间数据)。这样的数据类型包含两个组成部分。一个是生存时间,另一个是状态。研究人员通常对在给定的生存时间点发生事件的可能性感兴趣。危害函数,累积危害函数和生存函数通常用于描述生存数据。生存函数可以使用Kaplan-Meier估计器进行估计,这也是大多数统计软件包中的默认方法。或者,可以使用Nelson-Aalen估计器来估计生存功能。可以使用对数秩检验比较亚组的生存功能。此外,本文还介绍了如何使用参数建模描述事件时间数据。

著录项

  • 期刊名称 Annals of Translational Medicine
  • 作者

    Zhongheng Zhang;

  • 作者单位
  • 年(卷),期 2016(4),20
  • 年度 2016
  • 页码 401
  • 总页数 7
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 16:08:33

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