3.1 單因素設計一元生存資料分析簡介

生存分析（Survival Analysis）是將終點事件的出現與否和達到終點所經歷的時間結合起來的一種統計分析方法，其主要特點就是考慮了每個觀察對象達到終點所經歷的時間長短。終點事件不限于死亡，可以是疾病的發生、一種處理（治療）的反應、疾病的復發等。生存分析可用于生存曲線估計、生存曲線比較、影響因素分析和生存預測。

生存分析有一套完整的方法：統計描述（包括求生存時間的分位數、中位生存期、平均數、生存函數的估計、判斷生存時間分布的圖示法）、非參數檢驗（檢驗分組變量各水平所對應的生存曲線是否一致）、COX模型（半參數）回歸分析、參數模型回歸分析。

本章主要介紹單因素設計一元生存資料的分析方法，包括統計描述和非參數檢驗。其中，研究者比較k條生存曲線之間是否有顯著性差別時，SAS軟件提供了3種常用的方法：對數秩檢驗（Log-Rank Test）、威爾考克森檢驗（Wilcoxon Test）和似然比檢驗（Likelihood Ratio Test）。

當生存時間的分布為Weibull分布或屬于比例風險比模型時，Log-Rank檢驗效率較高；當生存時間的分布為對數正態分布時，Wilcoxon檢驗效率較高；因似然比檢驗是建立在指數分布模型上的，故當資料偏離此模型時，其結果不如前兩種檢驗方法穩健。