Question

早上好，

我无法理解我的Kaplan Meier分析的一些输出。我已设法使用ggsurvplot和survfit生成以下图表和输出。我首先绘制了55个巢穴随着时间的生存时间图，然后对巢穴失效的顶级预测因子做了同样的事情，一个是微观地形学，如本例所示。

Call: npsurv(formula = (S) ~ 1, data = nestdata, conf.type = "log-log")

26 observations deleted due to missingness 
records   n.max n.start  events  median 0.95LCL 0.95UCL 
 55      45       0      13      29       2      NA

Call: npsurv(formula = (S) ~ Microtopography, data = nestdata, conf.type = "log-log")

29 observations deleted due to missingness 
                    records n.max n.start events median 0.95LCL 0.95UCL
Microtopography=0      14    13       0      1     NA      NA      NA
Microtopography=1      26    21       0      7     NA      29      NA
Microtopography=2      12     8       0      5      3       2      NA

所以，我有两个主要问题。生存曲线适用于地面筑巢的鸟类，卵孵化时间为21-23天。孵化时间是蛋孵化前母鸡所处的天数。知道了，＃1地块的中位生存时间有多长可能是29天？它似乎符合我在同一物种上阅读的文献，但是，我认为它与我的模型中的左删失有关，但老实说是不知所措。如果有人有任何见解甚至任何文学可以帮助我理解这个概念，我会非常感激。

我也想知道如何比较第二个图的中位数存活时间。由于微地形生存曲线1和2从不克服0.5 pt，因此返回的中位生存时间为NA。我知道我可以选择另一个间隔，例如.75，但在这个例子中仍然无法帮助我，因为微地形0从不低于.9左右。如何报告这些数据呢？是否可以使用以下方法选择生存间隔：

摘要（S，倍= C（7,14,21,29））

调用：npsurv（公式=（S）〜微观形态，数据= nestdata，   conf.type =         ＆＃34;数 - 对数＆＃34）

     29 observations deleted due to missingness 
                Microtopography=0 
     time n.risk n.event censored survival std.err lower 95% CI upper 95% CI
      7      3       0        0    1.000  0.0000        1.000        1.000
     14      7       0        0    1.000  0.0000        1.000        1.000
     21     13       0        0    1.000  0.0000        1.000        1.000
     29      8       1        5    0.909  0.0867        0.508        0.987

                Microtopography=1 
     time n.risk n.event censored survival std.err lower 95% CI upper 95% CI
      7      9       0        0    1.000  0.0000        1.000        1.000
      14     17       1        0    0.933  0.0644        0.613        0.990
      21     21       3        0    0.798  0.0909        0.545        0.919
      29     15       3        7    0.655  0.1060        0.409        0.819

                Microtopography=2 
     time n.risk n.event censored survival std.err lower 95% CI upper 95% CI
      7      1       2        0    0.333   0.272      0.00896        0.774
     14      7       1        0    0.267   0.226      0.00968        0.686
     21      8       1        0    0.233   0.200      0.00990        0.632
     29      3       1        5    0.156   0.148      0.00636        0.504

Answer 1

没有真正的R问题，因此这个问题可能更适合statistics网站。但以下可能有所帮助。

第1号地块的中位生存时间怎么可能是29天？

中位生存期是生存曲线超过50％的标志。眼球，29天看起来正确。

我也想知道如何比较第二个阴谋的中位生存时间。因为微地形生存曲线1和2从未克服0.5 pt。

根据您的数据，您无法比较中位数。如果必须，您可以比较75％或90％。您可以比较30天的点存活率。您可以比较前30天的截断平均生存率。

为了比较中位数，你必须做出一个假设。在一些包含至少一次失败的终点之后，我合理的假设是指数衰减。

Answer 2

该聚会了...

中位生存时间为29天是指期望在卵中直到孵出为止的中位潜伏时间-根据您的数据。您的21-24的中位数（基于？）可能基于许多已孵化的卵的实验/研究，而忽略了尚未孵化的卵（失败的卵）。

从您的总体生存曲线可以看出，即使超过35天，有些卵仍未孵化。在计算预期生存时间时会考虑这些因素。如果您认为这些鸡蛋会失败，请忽略它们。否则，软件可能无法知道它们最终将失败。但是，即使在30天之后，没有人能确定鸡蛋是否会失败？是否有已知的最大孵化时间？所有孵化蛋的破纪录者？

卡普兰梅尔生存情节

2 个答案: