课程说明
本综合课程专为希望掌握医学生存数据分析统计方法的医学专业人员、研究人员和临床研究组织 (CRO) 量身定制。生存数据分析是医学研究中的一项重要工具，可追踪从时间到事件的结果，如死亡率、疾病进展或治疗效果。我们的课程为 R 编程和高级统计技术奠定了坚实的基础，使您有能力进行复杂的生存分析，从而为患者护理和医学研究带来潜在的变革。
课程内容
- R介绍:您的统计瑞士军刀
- 自信地驾驭 R 环境
- 主数据导入技术（CSV、Excel、SPSS）
- 使用 dplyr 和 tidyr 执行基本数据处理
- 用 ggplot2 绘制出版物质量的图形
- 示例: 导入临床试验数据集，创建基本的患者人口统计数据可视化。
- 数据可视化:让您的数据栩栩如生
- 探索生存数据的高级绘图技术
- 创建信息丰富、美观的生存曲线
- 利用交互式可视化技术进行动态数据探索
- 示例: 绘制多层图，比较不同治疗组的生存曲线。
- 生命表 生存分析的基本要素
- 构建和解释生命表
- 计算生存概率和危险率
- 了解生存数据中的普查概念
- 示例: 为接受新型免疫疗法治疗的癌症患者建立生命表。
- 卡普兰-梅耶生存曲线:生存分析的黄金标准
- 使用卡普兰-梅耶法估算生存函数
- 比较多个组别的生存曲线
- 进行对数秩检验以确定统计意义
- 例如 通过比较治疗组与对照组的 Kaplan-Meier 曲线，分析心血管新药的疗效。
- Cox 回归模型:解读生存的复杂性
- 实施并解释 Cox 比例危险模型
- 评估多个协变量对存活率的影响
- 测试和处理违反比例危害假设的情况
- 示例: 在一项肺癌研究中，评估年龄、性别和生物标志物对生存率的影响。
- 参数生存模型:当假设是你的朋友时
- 探索 Weibull、指数和对数正态模型
- 了解何时以及如何应用参数模型
- 比较参数法和半参数法
- 示例: 使用 Weibull 分布建立冠状动脉疾病患者心脏事件发生时间的模型。
- 非参数方法 摆脱分配枷锁
- 对生存数据进行非参数检验
- 了解无分配方法的优势和局限性
- 对生存曲线应用平滑技术
- 示例: 使用非参数方法分析中风患者异质性人群的存活率。
- 竞争风险模型:当一种风险不够时
- 理解生存分析中的竞争风险概念
- 针对竞争风险数据实施细灰模型
- 解释累积发生率函数
- 示例: 在长期随访研究中，分析癌症复发或因其他原因死亡的时间。
在整个课程中，您将使用真实世界的医学数据集，解决复杂的生存分析问题，这些问题与临床研究中面临的挑战如出一辙。课程结束时，您将掌握一套强大的统计工具包，以促进医学知识的发展，并有可能改善患者的治疗效果。
免责声明 该课程大大降低了 P 值误读和危险比混淆的风险，但可能会增加你用生存概率来看待生命事件的倾向。副作用可能包括梦见 Kaplan-Meier 曲线，以及不可抑制地想计算家中盆栽的中位生存时间。如果症状持续存在，请咨询您的统计学家：)
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