[英]Kaplan Meier Survival curve results differ between R and SAS?
我使用出版物中使用的确切数据集(Charpentier等人,2008年 - 环尾狐猴(Lemur catta)的近亲繁殖抑郁症)重新运行Kaplan-Meier生存曲线(以前发表的数据):遗传多样性预测寄生,免疫能力和幸存者)。 该出版物使用LIFETEST在SAS Version 9中运行曲线,以分析由遗传杂合性和动物性别构成的死亡年龄(n = 64)。 她报告的卡方值为6.31,p值为0.012; 但是,当我在R中运行曲线时,我得到Chi平方值0.9和ap值0.821。 谁能解释一下这个?
> survdiff(Surv(age, mort1)~ho2+sex,data=mariekmsurv1)
Call:
survdiff(formula = Surv(age, mort1) ~ ho2 + sex, data = mariekmsurv1)
N Observed Expected (O-E)^2/E (O-E)^2/V
ho2=1, sex=F 18 3 3.23 0.0166 0.0215
ho2=1, sex=M 12 3 2.35 0.1776 0.2140
ho2=2, sex=F 17 5 3.92 0.3004 0.4189
ho2=2, sex=M 17 4 5.50 0.4088 0.6621
Chisq= 0.9 on 3 degrees of freedom, p= 0.821
> str(mariekmsurv1)
'data.frame': 64 obs. of 6 variables:
$ id : Factor w/ 65 levels "","aeschylus",..: 14 31 33 30 47 57 51 39 36 3 ...
$ sex : Factor w/ 3 levels "","F","M": 3 2 3 2 2 2 2 2 2 2 ...
$ mort1: int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ age : num 0.12 0.192 0.2 0.23 1.024 ...
$ sex.1: Factor w/ 3 levels "","F","M": 3 2 3 2 2 2 2 2 2 2 ...
$ ho2 : int 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 ...
- attr(*, "na.action")=Class 'omit' Named int [1:141] 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 ...
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:141] "65" "66" "67" "68" ...
一些想法:
尝试在SAS中运行它 - 看看你是否得到了与作者相同的结果。 也许他们没有向您发送他们使用的完全相同的数据集。
查看相关SAS PROC的默认值,并与您正在使用的R功能的默认值进行比较。
鉴于SAS程序和R程序之间的卡方(6.81和0.9)和P值(0.012和0.821)之间的巨大差异,用于生存分析; 我怀疑你在其中一个程序中使用了错误的变量。
程序差异/(SAS和R之间的数据处理差异可能会导致一些非常小的差异)。
这不是软件错误,这很可能是人为错误。
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