R语言统计与绘图:生存率比较

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本文介绍了如何使用R语言进行生存率比较,包括使用Kaplan-Meier法绘制生存曲线、log-rank检验进行组间差异比较,以及运用Cox比例风险模型探究影响生存率的变量。通过示例代码,展示了如何操作相关统计分析和绘图。

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R语言统计与绘图:生存率比较

生存率是一个重要的统计指标,用于比较不同组群或处理之间的生存时间差异。在R语言中,我们可以使用多种统计方法和绘图技术来比较生存率。本文将介绍如何使用R语言进行生存率比较分析,并提供相应的源代码。

首先,我们需要加载所需的R包。在进行生存率分析时,最常用的包是survivalsurvminersurvival包提供了一系列用于生存分析的函数,而survminer包则用于绘制生存曲线和进行生存率比较。

install.packages("survival")
install.packages("survminer")

library(survival)
library(survminer)

接下来,我们需要准备用于分析的数据。生存分析通常使用的是生存时间和事件发生情况(例如死亡或失败)的数据。假设我们有一个名为data的数据框,其中包含了两个变量:time表示生存时间,status表示事件发生情况(1表示事件发生,0表示事件未发生)。

# 创建一个示例数据框
data <-
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