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SPSS存活分析加值模组

概要

结合医学领域常用的分析方法,可快速执行临床试验的进阶分析,汇整预测疾病时完整的评估指标。可快速执行各种医学分析方法,包含各种存活分析方法,医药疗效分析。我们依据研究人员在使用数据分析软体的使用状况后,为贴近研究人员的需求,整合其功能与方法,让您在分析更多数据时,能更快取得研究结论。

产品特色

  • 支援变异性同质性检定方法
  • 支援次序型变数的类别检定法
  • 支援极小样本下,离群值的检定方法
  • 支援各种存活分析方法

应用领域

  • 医学领域:竞争风险、参数配适等进阶存活分析
  • 业领域:可靠度分析等
  • 融领域:个人消费性贷款、法人金融预警分析等
  • 商业领域:客户关系管理

分析方法

Kaplan-Meier Kaplan-Meier存活函数信赖区间

Model :

  • Kaplan-Meier Confidence Intervals

Description : 操作Kaplan-Meier可以使我们获得该族群在不同时间点上的存活率估计值,并画出存活曲线;然而若需要该曲线的信赖区间时,则可利用此模组处理Kaplan-Meier 存活机率的信赖区间,并依使用者需求可自行设定信赖水准参数的大小。

应用 : 以Kaplan-Meier存活函数为基础,估计不同时间点的存活机率及信赖区间,以图表的方式做一完整的呈现。


Cox Proportional Hazard Cox Proportional Hazard 假设的诊断

Model :

  • Diagnostics for Cox Regression Model

Description : Cox Proportional Hazard Regression是存活分析上经常使用的回归模型,然而需要符合风险函数的比率为一常数,也就是比例风险假设(Proportional Hazard Assumption),此模组即为诊断资料是否符合比例风险的前提假设,让您避开不适合的分析方法。

应用 : 在进行Cox 比例风险回归之前,建议先检查资料是否符合此分析方法的假设前提,以保障后续分析的正确性。


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无母数或是半母数分析,那是因为存活时间的分布通常是相当极端或是未知;然而您也可以尝试将存活时间配适为特定机率分布,并利用此机率分布建构Parametric Regression、Parametric Proportional Hazards Regression(比例风险模型)及Parametric AFT Regression(加速失败时间模型),您可以依此机率分配的特性对存活资料进行描述。

应用 : 若您的资料不符合比例风险的假设时,则可考虑将存活资料配适机率分布,再进行相关的回归模型,可建构平滑的存活曲线,也较容易估计及解释您的存活资料。


Competing Risks Competing Risks存活分析

Model :

  • Competing risk CIF
  • Competing risk Regression

Description : 在现实生活中,导致事件发生的原因可能不只一种,也就是说,可能有多重原因会造成样本发生事件,即称为竞争风险(Competing Risk),可计算在不同组别下的累积发生函数(Cumulative Incidence Function)及建立竞争风险回归模型(Competing risk Regression)。

应用 : 适用于造成事件发生的原因大于一种的存活资料(例如:中风患者常合并多重共病性,评估多种原因导致病患死亡的存活分析),并建构其存活模型,找出重要的影响因子。

系统需求

安装IBM SPSS Statistics BASE 建议:

  • Windows XP,2000,WIN 7
  • Intel Pentium相容处理器
  • 512MB以上的记忆体
  • 1GB以上的硬碟空间
  • SVGA 显示器
  • Internet Explorer 6


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