對來自 KMsurv 包的數據（刻錄）使用 2 邊對數秩檢驗

Question

我正在嘗試運行一個 2 邊對數秩檢驗來測試數據中 T3 和 Z1 的假設（燃燒）。，（KMsurv）。

這是使用的代碼：

library(KMsurv)
data()
data(burn)
burn

library(survival)
KM.fit<-survfit(Surv(T3,Z1)~1,data=burn)
summary(KM.fit)
plot(KM.fit, lty=1:2, lwd=2, col=c("black", "blue"))
legend(5, 0.4, c("group 1: surgically", "group 2: percutaneously"), lty=1:2, lwd=c(2,2), col=c("black", "blue"))

logrank<-survdiff(Surv(T3, Z1)~Treatment, data=burn)
logrank$obs[1]
logrank$exp[1]
logrank$var[1,1]

錯誤消息是： eval(predvars, data, env) 中的錯誤：找不到對象“處理”

為了比較這 2 位患者，我應該用什么代替“治療”？ 代碼中還有其他錯誤嗎？

Answer 1

library(survival)

以下是不正確的：

KM.fit<-survfit(Surv(T3,Z1)~1,data=burn)

你可能想要：

KM.fit <- survfit(Surv(T3, D3)~1, data=burn)

這是帶狀金黃色葡萄球菌感染的總體存活率。 有關如何構造此對象的詳細信息，請參閱Surv的幫助頁面。 繪制生存曲線：

plot(KM.fit, lwd=2)

這給出了具有 95% 置信區間的整個組的 Kaplan-Meier 生存曲線。

要測試治療效果（Z1：沐浴 vs 身體清潔），然后將 Z1 添加到公式的右側：

KM.fit.Z1 <- survfit(Surv(T3,D3)~Z1, data=burn)
KM.fit.Z1

cols <- c("black", "blue")
plot(KM.fit.Z1, lwd=2, lty=1:2, col=cols)
legend(5, 0.3, c("group 1: Bathing", "group 2: bodily cleansing"), 
       lty=1:2, lwd=c(2,2), col=cols)

和測試：

survdiff(Surv(T3, D3)~Z1, data=burn)

burn的幫助頁面解釋了變量：

Z1 護理：0-常規沐浴 1-身體清潔

Z2 性別（0=男性 1=女性）

Z3 種族：0=非白色 1=白色

T3 金黃色葡萄球菌感染時間或研究時間

D3 金黃色葡萄球菌感染：1=是 0=否