我有一个数字time变量，我希望使用R的Kaplan-Meier实现观察我的数据。常见的方法是：
km <- survfit(Surv(time,event)~1)
summary(km)
但我有特定的时间范围，我想要处理说1-3,4-6，依此类推，但我的方法返回错误。
km <- survfit(Surv(time=c(c(1,3),c(4,6),c(7,9)),event)~1)
summary(km)
这是否可以使用其他代码或我是否必须更改time变量以满足我的需求（即重新编码为类别）？
答案 0 :(得分：0)
您提供的time变量应包括数据集中各个观察的生存时间。
不确定我是否正确理解了您的问题，但是如果您想要针对特定时间点进行KM估算，则可以使用summary survfit函数中的times参数来获取这些时间点：
summary(km, times=c(1,3,4,6,7,9))
当然，您也可以使用plot(km)绘制KM曲线以将其可视化。