Kaplan-Meier生存分析中三种检验方法(log-rank、breslow、tarone)的比较

Kaplan-Meier生存分析中三种检验方法(log-rank、breslow、tarone)的比较

在Kaplan-Meier生存分析中有三种检验方法:log-rank、breslow、tarone。有时候会出现三种检验方法结果不一致的情况,到底取哪一个结果呢?

       总的来说,这三种假设检验的方法都和属于卡方检验的方法,都需要计算各观察时间的实际死亡数和预计死亡数,并套用卡方统计量计算的公式。其计算所得统计量同样符合自由度=组数-1的卡方分布。但不同的是,每种方法的统计量具体算法不一样。Kaplan-Meier法会根据观察时点(每个病例对应随访时间)顺序,把生存资料从小到大排列来进行分析,根据时间顺序计算实际死亡数和预计死亡数。

  1.  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。

  2. 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。

  3. Tarone-Ware检验是权重的取值方法介于以上两种方法之间,设置权重为各时点开始时存活的人数的平方根。同样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。只是开始存活人数多的时点对整个模型的贡献不如Breslow检验大。

       上面都看不懂?没关系,我们都知道在生存分析里随着观察时间或随访时间的推移,观察时点开始时尚存活的人数会越来越少。因此,相对而言,Breslow检验研究开始时(开始存活人数多)组间差异对卡方值的影响更大,而Log Rank检验相对Breslow检验和Tarone-Ware检验,则研究后期组间差异对卡方值影响更大。也就是说,一开始粘在一起随时间推移越来越开的生存曲线Log Rank检验要比Breslow检验更容易得到差异有统计学意义的结果;而开始相差较大,随着时间推移越来越接近的生存曲线则是Breslow检验比Log Rank检验更容易得到差异有统计学意义的结果。


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  • 发表于 2021-03-30 15:48
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