【合集】10篇生存分析相关文章，从理论到操作，要啥有啥！
纵观医咖会推送过的内容，有10多篇Cox回归相关的文章：从概念，到SPSS操作、Stata操作，样本量计算等，我们力求从理论到实操，帮助大家搞明白。
这次合集，我们就来回顾一下这些文章，请收藏起来以备不时之需吧。感觉有用，记得告诉你周围的小伙伴哦。
（注：以下显示蓝色的小标题，可以直接点击来查看文章详情）
先打基础，了解基本概念
几乎所有的生存分析中，有两个结果几乎是必报道的，一个是生存曲线，一个是中位生存时间。本文直观地介绍一下生存曲线怎么来的，中位生存时间怎么算的。然后顺便说一下中位随访时间怎么算的。
2、生存分析的数据类型(左删失、右删失...)，你都了解吗？
与其他分析方法不同，根据生存结局的发生情况，生存分析的数据资料常常分为终点事件（如死亡）和删失（其他生存结局）两类，本文就来带大家一起辨析一下生存分析中不同的数据类型，以帮助大家更好的理解生存分析问题。
HR（Hazard Ratio），字面意义为风险比，但计算方式却与RR截然不同，而且一般出现在生存分析中，那么该怎么理解HR呢？
实例教程
1、SPSS、R和Stata教程的合集：Cox回归的PH假定检验，不满足PH假定时如何处理
Cox回归模型在应用时，有一个非常重要的前提条件，即比例风险（Proportional hazards）假定，简称PH假定。医咖会既往推过相关的教程，而且SPSS、R和Stata软件都有介绍，我们将这些教程做一个合集，总有一款适合你！
从问题与数据、对数据结构的分析、SPSS操作等方面详细介绍Cox回归。
3、生存曲线比较：KM法及Log Rank检验（实例+SPSS）
从问题与数据、对数据结构的分析、SPSS操作等方面详细介绍Kaplan-Meier生存曲线。
4、手把手教Stata做生存分析：K-M曲线绘制和Logrank检验
Stata软件在进行生存分析的过程中具有很强大的功能。无论是 K-M曲线，还是Cox回归分析，甚至是一些更加复杂的参数分析，Stata都可以轻松完成。
一起来学习如何使用Stata进行Cox回归分析以及比例风险假定(Proportional hazard assumption, PH假定)的检验。
Kaplan-Meier图是生存分析中最常见的图，它呈现了不同组间患者生存概率随时间的变化，能够很好地描述生存过程。
本文介绍如何利用PASS软件计算生存分析Logrank检验的样本量。本文适用于无期中分析的试验设计类型。
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