生存分析是不仅考虑结局，而且考虑出现结局时间的分析方法，是非常重要的一种分析方法，生存分析也分为初级说一说（寿命表法），中级比一比（kaplan-Meier法），和高级找关系（COX回归法）。
初级说一说（寿命表法）：可以提供中位数生存时间以及生存概率；不能作图。
中级比一比（kaplan-Meier法）：可以进行不同因素生存概率的比较，并做生存曲线图。
高级找关系（COX回归法）：可以对多因素进行筛选和分析，可以作图。
可是如何控制协变量进行生存曲线作图呢？且听松哥统计说一说！
如下为一组生存数据，红色框变量为生存时间和结局事件，绿色框4个为可能的影响因素。现在想知道不同肺癌的类型的生存时间有无差别。如何操作呢！
单变量K-M分析
SPSS-分析-生存分析-Kaplan-Meier法，如下图设置即可。
主功能框设置
比较框设置
如上3个比较方法，第一个对远期效应敏感，第二个对近期效应敏感，第三个介于2者之间。主要结果如下:
可见三种方法皆认为不同肺癌类型的患者生存时间存在差别，并作出如下生存概率曲线。
但此时务必务必注意，此时的生存概率曲线只考虑的不同肺癌类型，并没有考虑其他因素的影响，这里仅仅是一个单变量分析，而单变量分析仅仅犯罪分子提供的“一面之词”，是否靠得住得经得起多方对质，而多方对质就是多因素分析。
COX回归
COX回归是生存分析的找关系，是可以同时处理多个因素，也就是将多个犯罪嫌疑分子放到一起，当面对质的过程。
SPSS-分析-生存分析-COX回归，如下图设置即可。
注意下图，一定把匪类类型设置为分类协变量，因为肺癌类型是无序多分类变量
作图选项：务必将肺癌类型放入右侧制作单独线条，而左边框中的变量，就是控制的协变量，这就是控制协变量后制作生存曲线。
下图为各协变量取平均值时的生存曲线
而下面这张不同类型肺癌患者生存曲线图，就是控制了刚才几个协变量后，不同类型肺癌患者的生存曲线。如果您不理解控制，可以理解为消除了或者均衡了。与前面K-M法得到的生存曲线近似，但还是有点变化的！
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