Kaplan Meier 生存曲线在 R 中翻转？

Question

我在数据上拟合了 KM 生存 model 和 model 的摘要似乎很好，但是每当我 plot 它在第 2 天的 00 和第 2 天左右的 0 时反转

kaplan <- survfit(Surv(time_diff, death)~1, data = new_data)
summary(kaplan)

时间	n.风险	n.事件	P((s0))	P(1)
6	84	1	0.9881	0.0119
7	83	1	0.9762	0.0238
11	79	1	0.9638	0.0362
13	78	1	0.9515	0.0485
18	74	1	0.9386	0.0614
19	73	1	0.9258	0.0742
20	72	1	0.9129	0.0871
21	71	1	0.9000	0.1000
24	68	1	0.8868	0.1132
26	67	2	0.8603	0.1397
29	64	1	0.8469	0.1531
33	62	1	0.8332	0.1668
47	57	1	0.8186	0.1814
56	54	1	0.8035	0.1965
63	53	1	0.7883	0.2117
64	52	1	0.7731	0.2269
75	50	1	0.7577	0.2423
85	47	1	0.7416	0.2584
96	46	1	0.7254	0.2746
117	45	1	0.7093	0.2907
133	44	1	0.6932	0.3068
138	42	1	0.6767	0.3233
139	41	1	0.6602	0.3398
144	40	1	0.6437	0.3563
170	37	1	0.6263	0.3737
180	36	1	0.6089	0.3911
189	35	1	0.5915	0.4085
192	34	1	0.5741	0.4259
210	33	1	0.5567	0.4433
225	32	1	0.5393	0.4607
253	30	1	0.5213	0.4787
258	29	1	0.5033	0.4967
269	28	1	0.4854	0.5146
548	19	1	0.4598	0.5402
603	17	1	0.4328	0.5672
1078	11	1	0.3934	0.6066
1263	10	1	0.3541	0.6459
1388	8	1	0.3098	0.6902
1466	7	1	0.2656	0.7344
2060	5	1	0.2125	0.7875
2097	4	1	0.1593	0.8407
2281	3	1	0.1062	0.8938
2460	2	1	0.0531	0.9469
2828	1	1	0.0000	1.0000

plot(kaplan)

结果 plot

对不起，如果问题很简单，因为我是新 R！

非常感谢！

Answer 1

可能您的状态变量death是一个因素。 不应该。 它应该是数字。

在下面运行一个玩具示例。 在这里， status是一个因素，所以 plot 看起来像你的：

time<-1:10
status<-factor(rep(1:0, 5))       # factor!
fit<-survfit(Surv(time, status)~1)
plot(fit)

现在， status是数字，plot 看起来像您希望的样子。

time<-1:10
status<-rep(1:0, 5)              # numeric!
fit<-survfit(Surv(time, status)~1)
plot(fit)