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「生存分析（Survival Analysis）是对一个或多个非负随机变量进行统计推断，研究生存现象和响应时间数据及其统计规律的一门学科。」  生存曲线可绘制试验结果，试验结果是死亡（或其他一次性事件）前的时间。GraphPad Prism 可使用 Kaplan - Meier 法根据原始数据创建生存曲线，并可对生存曲线作出比较。 01 生存分析中的关键概念 ——「生存曲线」 在许多临床和动物研究中，结果是生存时间。研究目的是测定治疗是否会改变生存率。GraphPad Prism 使用「Kaplan—Meier 法」（即乘积极限法）创建生存曲线，并使用对数秩检验和 Gehan - Wilcoxon 检验比较生存曲线。 1. 删失数据（Censored data） 创建生存曲线其实比想象中要困难。这个困难在于很难清楚地了解各受试者的生存时间。比如， a. 在研究结束时，一部分受试者可能并没有死亡。 你知道到目前为止他们的寿命，但是不清楚会到什么时间结束； b. 有部分受试者中途退出了该项研究。如搬到另座城市、或想要服用现有方案禁止的药物。 这种情况下，你了解这些受试者其实在你的研究中存活了一段特定的时间，但不了解在此之后他们的寿命会到什么时间结束（即使了解也无法使用这些信息。因为他们未遵循既定的实验方案）。 在以上两种情况下，这些受试者的信息均视为「删失（Censored）」。通常我们不希望直接从分析中删除这些「删失」的观察结果，但需要正确地解释这些数据。我们需要正确的理解「删失（Censored）」的含义，它意味着「不清楚」，或「无法使用超出特定点的生存时间」。Prism 在创建和比较生存曲线时，会自动考虑「删失数据」。 2. 不仅仅是针对「生存（Survival）」 「生存曲线（Survival Curve）」一词会有点限制性，因为结果可以是任何定义明确的「终点」，每个受试者只能发生一次。除死亡外，终点也可以是血管移植物的闭塞、肿瘤的首次转移或移植肾的排斥。也并非都是可怕的类型，也会包含如肾功能恢复、出院或毕业等。 3. 分析其他类型的生存数据 使用非线性回归可以更好地分析其他类型的生存数据。 举个例子，本篇中描述的方法不适合分析细胞存活曲线，该曲线绘制的存活百分比（Y）是各种剂量辐射（X）的函数。 注意：本篇描述的生存分析方法仅在 X 为时间时有用，且需要知道每名受试者的生存时间。 4. 比例风险（Cox）回归 Prism 内置的分析可以比较两组或更多组的生存曲线。 但这些方法（对数秩检验，Gehan-Breslow-Wilcoxon 检验）无法处理匹配组中受试者的数据，或还希望调整年龄、性别或其他变量的情况。 对于此类分析，需要使用比例风险回归，而 Prism 不采用该程序。 02 GraphPad Prism 有哪些帮助进行生存分析的方法？ Step 1. 创建「生存」图表 从「欢迎 (Welcome) 或新建表格 (New Table)」对话框中，选择「生存 (Survival)」选项卡。如果你还没有准备好输入自己的数据，可以使用样本数据，并选择其中一个样本数据集。 Step 2. 输入「生存时间 (survival times)」 按照下列要求，在表格中输入每个受试者： a. 在 X 列中输入受试者「删失」或死亡（或正在跟踪的任何事件）的时间。可以使用任何方便的单位，如几天或几个月。 时间零点不必是某个指定的日历时间，而是定义为每个受试者进入研究的日期。所以不同的受试者会有不同的日历时间。 在一些临床研究中，时间零点跨度数个日历年。持续时间必须以数字的形式输入，并且不能直接输入日期。（或者输入行标题以标识每个受试者）; b. 在 Y 列中输入「1」，表示在 X 列中显示受试者死亡（或事件发生）时间的行。在当时删失受试者的 行 中输入「0」。生存研究中的每个受试者要么死亡，要么删失； c. 将每个治疗组的受试者输入到不同的 Y 列。 将第一组受试者的 X 值录入到表格顶部，Y 代码放在第一个 Y 列中。 将第二组受试者的 X 值放在第一组受试者的 X 值下面（不必对 X 值进行排序，并且 X 列可能包含多个相同的值）。 将相应的 Y 代码放在第二个 Y 列中，将第一列留空。 在下面的示例中，在前 14 行中输入了 A 组的数据，在第 15 行中输入了 B 组的数据；  d. 如果治疗组是有固有顺序的（可能增加剂量），你在输入数据时保持这个顺序。确保从 A 列至 B 列至 C 列的进程符合治疗组的自然顺序。如果治疗组没有自然顺序， 那么你如何安排都可以； e. 仔细检查在一列中输入数据的行数是否与该治疗组的人数/动物/人数相匹配； 在输入生存研究的数据时会比较麻烦。可以去 GraphPad 的用户指南上查看一些常见问题的解答、临床研究和动物研究的实际案例分享。 Step 3. 查看图表和结果Q1：我应该如何输入在研究结束时仍存活的受试者的数据？
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