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【求助，讨论】graphpad画好的生存曲线怎么分析是否有意义
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这个帖子发布于2年零56天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
我用graphpad画好的生存曲线如下，我现在想分析两条曲线之间是否有意义 ，点击analyze之后 ，然后怎么分析啊？求大神指导
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这是点击了分析之后
然后怎么分析两两曲线之间的P值啊？
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丁香园荣誉版主
目前论坛内还没有使用graphpad prism进行统计分析的帖子教程。建议用给其他统计软件比如spss进行统计。供参考。
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楼主，对生存曲线统计分析要点左边 results 菜单下的 Curve comparison ,点出来后，它会帮你算P值，如图，还有中数生存期，和生存风险比都能算出来。
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楼主，生存曲线是怎么做出来的，能否赐教！谢谢！
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> graphpad prism 5破解版(绘制医学图表)
graphpad prism 5破解版(绘制医学图表)
医学绘图软件
软件大小：18.6M
软件语言：简体中文
软件类型：国产软件
软件授权：免费软件
更新时间：
软件类别：辅助设计
软件官网：
应用平台：Windows10, Windows8, Windows7, WinVista, WinXP
网友评分：10分
graphpad prism 5是一款著名而且简单易用的医学绘图软件，程序集生物统计、曲线拟合和科技绘图于一体，所具有的功能均非常实用和精炼，包括了一些特色的功能，如ROC曲线分析、Bland-Altman分析等。曲线拟合功能是prism 5超越其他统计软体的制胜法宝，它的线性/非线性拟合功能使用操作极其方便，不仅内置了常见的回归模型，还专门内置了Aadvanced Rradioligand Bbinding，Bacterial Growth，剂量反映曲线，峰拟合等数十个生物统计模组，同时，prism 5的绘图功能也很具特色，无需专门绘制统计图形，只要输入资料，图表自动生成且随资料改变及时更新，非常方便实用。GraphPad Prism最初被设计为在医学院校和药物公司的实验生物学家使用，特别是那些在药理学和生理学领域。prism 5现在更广泛地被使用于各种各样的生物学、社会和自然科学，超过200000名科学家在110多个国家依靠graphpad prism分析、绘图和呈现他们的科学数据，主要被广泛用于本科生和研究生群体。功能特色1、综合曲线拟合（非线性回归）用户只需要通过简单的设置，选择常用方程的扩展列表方程，导入数据，graphpad prism会根据数据快速生成统计表格，绘制图表上的曲线，并把未知值显示出来。多个数据的数据集在一个有组织的数据表并列，prism能将一次它们的数据集处理完毕。你也可以使用同样的模型分别对应不同的数据集，使用全局非线性回归数据集之间共享的参数值，或适应不同类型不同的数据集2、直观地统计显示虽然它不会取代重型统计程序，prism可以让你轻松进行基本的统计检验常用的实验室和临床研究，prism提供自动检验更功能，非参数的比较，一、二和三因素方差分析、列联表分析和生存分析，分析选择用清晰的语言，避免了不必要的统计术语介绍3、详尽的分析清单一旦你完成了分析，prism的独特分析清单帮助你确保你选择了一个分析适合你的实验设计，和你了解背后的假设分析4、完整的回顾分析随着操作数据的增多，你不可能记住每一个细节，graphpad prism提供了强大的回顾分析功能，你可以在通过记录历史查看每个操作的详细情况。5、自动化操作、无需编程你的“prism”项目的所有部分都是联系在一起的。这意味着，当你确定一个数据输入错误，prism自动更新所有的结果，图形和布局另一个好处是，你可以立即进行重复实验，当你擦亮的分析和作图与实验数据的步骤，你不需要重复这些步骤prism提供回收你的几种工作方式--即时分析和图形重复实验，不重复任何繁琐的步骤，无需任何脚本或编程，prism还为那些想更复杂的自动化脚本语言6、自动误差线如果你输入的原始数据存在误差，graphpad prism可以自动绘制SD、SEM、范围、间距范围，或95%区间之内。7、完整的工作记录prism项目文件可以包含更多的数据，分析图，它可以是一个完整的你的实验记录，每个文件可以包含任意数量的数据表，信息页面，分析结果图形和页面布局等。数据表不仅可以包含数据，你分析和图形，而且可以自由决定是否保存（蓝色斜体），你还可以突出你想标注的内容每个信息页可以存储非结构化的注释和结构信息常数如批号、浓度、笔记本页码等图和布局可以用文字、线条、箭头、箱、桌、方程、图片等8、支持发布操作graphpad prism由原始数据转换为图形、表格，海报或出版刊物，支持一键发布为Word、PowerPoint、TIFF、EPS、JPG或PDF格式等多种格式prism5破解方法：1、下载软件压缩包文件，点击“Install.exe”根据提示安装软件，在首次打开graphpad prism 5时，程序会自动弹出注册框，如下图所示：注册码：GPW5-384305-RAG-52352、点击“I agree……”按钮即可注册（破解）成功，prism 5的界面非常简单，并附带有人性化的操纵引导提示，具备一般基础的朋友都能够很快上手熟练，如下图所示：3、由于缺乏教程，所以依然让很多初学者在刚开始打开这个软件的时候不知道如何下手，不用担心，本站为大家提供了详尽的graphpad prism 5中英文双版教程，大家可以通过下面的链接下载学习。graphpad prism 5教程下载地址：
其它版本下载
graphpad prism 5破解版(绘制医学图表)
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Copyright (C)
. All rights reserved.GraphPad&Prism的生存曲线绘制及分析
最近实验要用到生存分析，学习了一下，所用工具是GraphPad Prism，案例是《医学统计学》第3版，孙振球，第17章中的例题，如下所示：
例17-2 为了比较不同手术方法治疗肾上腺肿瘤的疗效，某研究者随机将43例病人分成两组，甲组23例、乙组20例的生存时间（月）如下所示：（《医学统计学》第3版，孙振球，第17章，生存分析）
<img src="/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="/middle/001IAGNuzy71coRoe168c&690" ALT="" NAME="image_operate_23520"
TITLE="GraphPad&Prism的生存曲线绘制及分析" />
原始数据如下所示：其中，t是生存时间，status是生存状态，1表示死亡，0表示存活，group是分组情况，1代表甲组，2代表乙组。
1. 打开GraphdPad Prism的主界面：
<img src="/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="/middle/001IAGNuzy71coRrxx47e&690" ALT=""
TITLE="GraphPad&Prism的生存曲线绘制及分析" />
Figure 1GrpahPad
Prism的主界面
2. 选择Survival-&Enter/import
<img src="/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="/middle/001IAGNuzy71coRlYs6e6&690" ALT=""
TITLE="GraphPad&Prism的生存曲线绘制及分析" />
Figure 2选择Survival，选择Enter/import
3. 录入数据：
<img src="/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="/middle/001IAGNuzy71coRpMHG5c&690" ALT=""
TITLE="GraphPad&Prism的生存曲线绘制及分析" />
Figure 3图表内容。X是生存时间，Y轴是存活事件，默认情况下，1代表死亡，0代表存活。X轴中数据可以没有顺序，也可以重复，只要将对应的生存事件填入到相应的Y轴即可。如果在相同时间段有好几个死亡事件，则重复输入即可，例如第3行到第5行，都是死亡事件，则连续输入3次。
4. 然后单击左边的Graphs，可以看到生存曲线:
<img src="/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="/middle/001IAGNuzy71coRzw4w50&690" ALT=""
TITLE="GraphPad&Prism的生存曲线绘制及分析" />
4选择生存曲线，可以自动生成生存曲线。
5. 生成生存曲线：
<img src="/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="/middle/001IAGNuzy71coRDhPM66&690" ALT=""
TITLE="GraphPad&Prism的生存曲线绘制及分析" />
Figure 5生存曲线
6. 修改生存曲线的属性，使之更有可读性：
<img src="/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="/middle/001IAGNuzy71coRzGDGfc&690" ALT=""
TITLE="GraphPad&Prism的生存曲线绘制及分析" />
6更改生存曲线的颜色，将甲组改为红色，乙组改为绿色。
7. 修改后的生存曲线：
<img src="/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="/middle/001IAGNuzy71coRKMyE84&690" ALT=""
TITLE="GraphPad&Prism的生存曲线绘制及分析" />
Figure 7修改后的生存曲线。
8. 数据的分析（最重要的部分）:接着进行统计，单击工具栏上的Analyze按钮，如下所示：
<img src="/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="/middle/001IAGNuzy71coRNhvb19&690" ALT=""
TITLE="GraphPad&Prism的生存曲线绘制及分析" />
Figure 8数据分析按钮
9. 出现如下对话框，选中Survival analyses下面的Survival curve，单击OK；
<img src="/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="/middle/001IAGNuzy71coRQyQc5c&690" ALT=""
TITLE="GraphPad&Prism的生存曲线绘制及分析" />
9生存分析的对话框
10. 出现以下对话框，可以选定需要统计的量，如下所示：
<img src="/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="/middle/001IAGNuzy71coRTnoi56&690" ALT=""
TITLE="GraphPad&Prism的生存曲线绘制及分析" />
10其中Input部分中，针对Y轴的数据进行选择，默认情况下，"1"就是死亡事件，因为生存分析中，死亡是感兴趣的事件，因此通常是用"1"来表示（当然也可以用0来表示，用户自己选择）。Curve
comparison默认的选择就是Logrank与Gehan-Breslow-Wilcoxon检验，都选上。在Output部分，默认就是Percent
survival，不用管，生存曲线有三种，&#9312;SE；&#9313;95%CI（这里面又有3种，通常选择Asymmetrical）；&#9314;None，单击OK即可。
11. 分析结果解读：
单击"OK"，可以发现左侧会出现"Results"的文件夹，单击第一个"Survival proportions"，可以查看甲组与乙组的生存率，GraphPad Prism的计算结果与教材中的一样（以几个数据为例说明），如下所示：
<img src="/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="/middle/001IAGNuzy71coRWfyr93&690" ALT=""
TITLE="GraphPad&Prism的生存曲线绘制及分析" />
11生存率的计算结果
第二项"# of
subjects at risk"，它表示处于风险中的人数，在甲组为例说明一下，第1行表示，开始的时候甲组有23个人，第2行表示，第1天过去了，还是有23个人，而到了第3天，这个组死了1个人，还剩了22个人，说明第1天到第3天的期间，有22个人处于风险之中（因为会死人，表明着一定风险）。
<img src="/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="/middle/001IAGNuzy71coRY5iX9b&690" ALT=""
TITLE="GraphPad&Prism的生存曲线绘制及分析" />
Figure 12subjects at
Prism默认情况下不会绘制风险事件的图表，如果要绘制，按照以下操作：
(1)单击"新建"，如下所示：
<img src="/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="/middle/001IAGNuzy71coRZZJve1&690" ALT=""
TITLE="GraphPad&Prism的生存曲线绘制及分析" />
<img src="/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="/middle/001IAGNuzy71coS3lOc44&690" ALT=""
TITLE="GraphPad&Prism的生存曲线绘制及分析" />
(2)录入数据：
<img src="/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="/middle/001IAGNuzy71coS5Gg949&690" ALT=""
TITLE="GraphPad&Prism的生存曲线绘制及分析" />
(3)单击Graphs-&Data
2，如下所示：
<img src="/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="/middle/001IAGNuzy71coS16WE24&690" ALT=""
TITLE="GraphPad&Prism的生存曲线绘制及分析" />
(4)风险事件如下图所示：
<img src="/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="/middle/001IAGNuzy71coS9Ouvc3&690" ALT=""
TITLE="GraphPad&Prism的生存曲线绘制及分析" />
第三项"Curve
comparison"，这个是最重要的，可以查看两条曲线的比较结果，在GraphPad
Prism中，用于统计的方法有两种，分别是Logrank与Gehan-Breslow-Wilcoxon，它们的统计结果如下所示：
<img src="/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="/middle/001IAGNuzy71coS9zoR29&690" ALT=""
TITLE="GraphPad&Prism的生存曲线绘制及分析" />
Figure 13两种统计方法的结果
第四项"Data
在这个选择里，可以查这些信息&#9312;Number of rows，行数，都是43；&#9313;# of
blank lines，空白数，也就是说，总共有43行，甲组这一列，只占用了23行，有20行是空的，乙组占用了20行，有23行是空的；&#9314;#
rows with impossible data，字面上是"含有不可能数据的行",即行中的值只可能是1或0，如果输入了其它的数值，例如3，则# rows
with impossible data就会显示出异常值的行数是多数；&#9315;# censored subjects，删失值的数目，即为0的行数；&#9316;#
deaths/events，这个是死亡事件的数目；&#9317;最下面是中位数生存期，可以看出甲组的中位数生存期是10天，乙组是7天。
<img src="/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="/middle/001IAGNuzy71coSat6C9e&690" ALT=""
TITLE="GraphPad&Prism的生存曲线绘制及分析" />；
14Data summary
补充：Logrank与Gehan-Breslow-Wilcoxon的区别 [2]：
LogRank检验各时点的权重均为"1"。就是不考虑各观察时点开始时存活的人数对统计模型的影响。也就是每个时点死亡情况的变化对整个模型的贡献是一样的。
Breslow检验则在Log
Rank检验的基础上增加了权重，并设置权重为各时点开始时存活的人数。也就是开始存活人数多的时点死亡情况的变化对整个模型的贡献较大，而开始存活人数少的时点死亡情况的变化对整个模型的贡献较小。
总结如下：
Kaplan-Meier假设检验方法
Log检验方法
各时点均为1
对远期效应敏感
Breslow检验
各时点存活例数
对近期效应敏感
此外，GraphPad的官方文档中的资料[3]：
The logrank
test相当于Mantel-Haenszel方法，不同之处在于这两种方法对在同一个时间点的多个死亡事件的处理不同。GraphPad
Prism使用的是Mantel-Haenszel方法，但用的名字是Logrank，它常用于这两种方法，这个方法也称为Mantel-Cox方法。
Gehan-Breslow-Wilcoxon
test会给出早期时间点的死亡事件的权重，但如果病人在早期时间点出现更多的删失数据时，这种计算方法会有念头。相比之下，Logrank给所有时间点同样的权重。Logrank
test更加标准，如果比例风险假设成立（
if the assumption of proportional
hazards），这种方法统计更稳健。比例风险是指风险比函数（每个时间段内的死亡事件）在所有的时间点上是相同的。
Gehan-Breslow-Wilcoxon不要求一致的风险比例，但要求其中一组的数据比另外一组的数据有更高的风险。如果两条生存曲线有交叉，并且一组数据在早期时间点有更高的风险，而另外一组在晚期有更高的风险。这只是抽样的一种巧合，并且比例风险假设仍然是有效的。如果样本量巨大，并且中间时间点交叉，则logrank与Wilcoxon-Gehan检验都有效。
如果要比较三条以上的曲线，Prism提供了3种方法，即&#9312;Logrank检验，这种方法最常用；&#9313;Logrank test for trend，这种趋势检验只有当组别是有序数据时才采用，例如疾病的严重程序，或者是药物的剂量，在用这种统计方法时，数据的排列一定要对应有序的类型，如果顺序不对，则这种方法没有意义；&#9314;The
Gehan-Breslow-Wilcoxon test，考虑更多的早期死亡事件。
在比较三条以上的曲线时， Prism 6会用不同的方法来计算p值，这与SPSS与SAS类似。
参考资料：
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