首頁產品介紹加值應用模組SPSS存活分析加值模組
SPSS存活分析加值模組

概要

結合醫學領域常用的分析方法,可快速執行臨床試驗的進階分析,彙整預測疾病時完整的評估指標。可快速執行各種醫學分析方法,包含各種存活分析方法,醫藥療效分析。我們依據研究人員在使用數據分析軟體的使用狀況後,為貼近研究人員的需求,整合其功能與方法,讓您在分析更多數據時,能更快取得研究結論。

產品特色

  • 支援變異性同質性檢定方法
  • 支援次序型變數的類別檢定法
  • 支援極小樣本下,離群值的檢定方法
  • 支援各種存活分析方法

應用領域

  • 醫學領域:競爭風險、參數配適等進階存活分析
  • 業領域:可靠度分析等
  • 融領域:個人消費性貸款、法人金融預警分析等
  • 商業領域:客戶關係管理

分析方法

Kaplan-Meier Kaplan-Meier存活函數信賴區間

Model :

  • Kaplan-Meier Confidence Intervals

Description : 操作Kaplan-Meier可以使我們獲得該族群在不同時間點上的存活率估計值,並畫出存活曲線;然而若需要該曲線的信賴區間時,則可利用此模組處理Kaplan-Meier 存活機率的信賴區間,並依使用者需求可自行設定信賴水準參數的大小。

應用 : 以Kaplan-Meier存活函數為基礎,估計不同時間點的存活機率及信賴區間,以圖表的方式做一完整的呈現。


Cox Proportional Hazard Cox Proportional Hazard 假設的診斷

Model :

  • Diagnostics for Cox Regression Model

Description : Cox Proportional Hazard Regression是存活分析上經常使用的迴歸模型,然而需要符合風險函數的比率為一常數,也就是比例風險假設(Proportional Hazard Assumption),此模組即為診斷資料是否符合比例風險的前提假設,讓您避開不適合的分析方法。

應用 : 在進行Cox 比例風險迴歸之前,建議先檢查資料是否符合此分析方法的假設前提,以保障後續分析的正確性。


Parametric Parametric存活分析

Model :

  • Survival Distribution Identification
  • Parametric Regression
  • Parametric Proportional Hazards Regression
  • Parametric AFT Regression

Description : 大部分的存活分析都是使用無母數或是半母數分析,那是因為存活時間的分佈通常是相當極端或是未知;然而您也可以嘗試將存活時間配適為特定機率分佈,並利用此機率分佈建構Parametric Regression、Parametric Proportional Hazards Regression(比例風險模型)及Parametric AFT Regression(加速失敗時間模型),您可以依此機率分配的特性對存活資料進行描述。

應用 : 若您的資料不符合比例風險的假設時,則可考慮將存活資料配適機率分佈,再進行相關的迴歸模型,可建構平滑的存活曲線,也較容易估計及解釋您的存活資料。


Competing Risks Competing Risks存活分析

Model :

  • Competing risk CIF
  • Competing risk Regression

Description : 在現實生活中,導致事件發生的原因可能不只一種,也就是說,可能有多重原因會造成樣本發生事件,即稱為競爭風險(Competing Risk),可計算在不同組別下的累積發生函數(Cumulative Incidence Function)及建立競爭風險迴歸模型(Competing risk Regression)。

應用 : 適用於造成事件發生的原因大於一種的存活資料(例如:中風患者常合併多重共病性,評估多種原因導致病患死亡的存活分析),並建構其存活模型,找出重要的影響因子。

系統需求

安裝IBM SPSS Statistics BASE 建議:

  • Windows XP,2000,WIN 7
  • Intel Pentium相容處理器
  • 512MB以上的記憶體
  • 1GB以上的硬碟空間
  • SVGA 顯示器
  • Internet Explorer 6


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