Kaplan-Meier Analizi – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Kaplan-Meier Hayatta Kalma Analizi
ANALİZ STRATEJİSİ
Önceki Yaşam Tabloları analizinde, bir grup tekvando öğrencisi için kümülatif bir hayatta kalma fonksiyonunun nasıl tahmin edileceğini gösterdik. Bu bölümde, tekvando öğrencilerinden oluşan birkaç grup (erkek ve kadın) için hayatta kalma fonksiyonlarının nasıl karşılaştırılacağını göstereceğiz. Ek bir analiz seti, öğrencinin eğitmen tipine (siyah kuşak, usta ve büyük usta) göre iç içe veya katmanlara ayrılmış öğrenci cinsiyetine göre hayatta kalma işlevlerini inceleyecektir.
ANALİZ KURULUMU: ERKEK VE KADINLARIN KARŞILAŞTIRILMASI
Tekvando eğitimi K-M veri dosyasını açın ve ana menüden Analiz Et ➔ Hayatta Kalma ➔ Kaplan-Meier’i seçin; bu, gösterilen Kaplan-Meier ana iletişim penceresini oluşturur.
Month_in_course’u Zaman paneline ve survival_status’u Durum paneline taşıdık. Durum paneline bir değişken girildiğinde, Olay Tanımla düğmesi etkinleştirilir. Olay Tanımla’yı tıklatmak, Durum Değişkeni için Olay Tanımla penceresini açar. Bırakmanın ilgilenilen olay olduğunu belirtmek için Tek değer paneline 0 giriyoruz.
Devam’ı tıklatmak bizi IBM SPSS®’nin Durum panelindeki survival_status değişkeninden sonra bir (0) yerleştirdiğini bulduğumuz ana iletişim penceresine döndürür. İki veya daha fazla grubun hayatta kalma fonksiyonlarını karşılaştırmak istersek, bu değişkeni Faktör olarak belirtiriz; her zaman olmasa da sıklıkla bazı nedensel tedavi etkilerini temsil eder. Bu örnek için, kategorik cinsiyet_öğrenci değişkenini Faktör paneline taşıdık; bu eylem, gösterildiği gibi iletişim penceresinin sağ üst kısmındaki Karşılaştırma Faktörü düğmesini etkinleştirdi.
Bu butona tıklamak, gösterilen Faktör Düzeylerini Karşılaştır ekranını üretir. Test İstatistikleri panelinde Log rank, Breslow ve Tarone–Ware seçeneklerini etkinleştirdik ve ayrıca alt panelde Pooled over strata seçeneğini seçtik. Devam’ı tıklatmak bizi ana iletişim penceresine döndürür.
Ana iletişim penceresinden Seçenekler düğmesine tıklandığında, Şekil 34.5’te gösterildiği gibi Seçenekler iletişim penceresi açılır. İstatistik panelindeki varsayılanları koruduk: Hayatta kalma tabloları ve Ortalama ve medyan hayatta kalma ve Grafikler panelinde Hayatta Kalmayı etkinleştirdik. Ana iletişim penceresine dönmek için Devam’a tıklayın ve analizi gerçekleştirmek için Tamam’a tıklayın.
ANALİZ ÇIKTI: ERKEK VE KADINLARIN KARŞILAŞTIRILMASI
Gözlemlenen olay sayısına (Olay Sayısı) ve sansürlenen sayıya göre ayrılmış her bir öğrenci cinsiyeti grubu için toplam vaka sayısını gösteren Vaka İşleme Özeti tablosunu sağlar. İlgilenilen olay okuldan atılmak olup, erkeklerde ve kadınlarda sırasıyla altı ve yedi adettir; sansürlü etkinlik hâlâ devam ediyordu ve 24 erkek ve 13 kadın vardı. Son sütun, erkeklerin %80’inin ve kadınların %65’inin kursta kaldığını gösteren Sansürlü gözlemlerin Yüzdesini ve her grup için olay (veya bırakma) sayısını sağlar.
%35’teki kız öğrencilerin, %20’deki erkeklere göre sansürlenme (hala kayıtlı) olasılığı daha yüksekti. Kaplan–Meier Hayatta Kalma Tablosu çıktısını sunar. Bu tablonun yedi sütunlu özet hesaplamaları, karşılaştığımız 13 sütunlu Ömür Tablosundan çok daha kısadır.
Öğrenci Cinsiyeti etiketli ilk sütun, erkek ve kadın vakaları bireysel hayatta kalma sürelerine göre artan düzende böler. Her durum tabloda kendi satırını kaplar. Zaman etiketli ikinci sütun, her bir vakanın ay olarak hayatta kalma süresini sağlar. Status adlı üçüncü sütun, bir vakanın sansürlü (hala sınıfa devam ediyor) veya sansürsüz (sınıftan ayrılma olayını yaşamış) olup olmadığını gösterir.
Kaplan Meier sağkalım analizi
Kaplan Meier Analizi
Cox regresyon analizi
Sağkalım analizi
Yaşam analizi
Sağkalım analizi PDF
Kaplan-Meier SPSS
Sağkalım Analizi SPSS
Dördüncü ve beşinci sütunlar, O Zamanda Kalan Kümülatif Oranın bir tahminini ve standart hatasını sağlar. Bu değer, aralığın sonunda terminal olayına ulaşmamış olan vakaların oranını sağlar. Örneğin erkeklerin yaklaşık %96’sı (1/30) ikinci aydan sonra kursta kalmıştır.
Kümülatif Olayların N etiketli altıncı sütunu, 1. zamandan belirli bir zamana kadar terminal olayı (bırakma) yaşayan vakaların sayısını bildirir. Kalan Vakaların N etiketli son sütunu, o belirli zamanda terminal olayını yaşamamış (bırakma) vakaların sayısını gösterir.
Erkek ve kadın tekvando öğrencileri için ortalama ve medyan hayatta kalma süresini bildirir. Kadınlar için medyan hayatta kalma süresinin 17 olduğunu not ediyoruz.
Gruplar arasında hayatta kalma sürelerinin eşitliğine ilişkin üç genel (çok amaçlı) test sağlayan Genel Karşılaştırmalar tablosunu sunar. Log Rank (Mantel-Cox), tüm zaman noktalarını eşit olarak ağırlıklandırarak hayatta kalma fonksiyonlarının eşitliğini test eder. Breslow, tüm noktaları zaman içinde her bir noktada risk altındaki vakaların sayısına göre ağırlıklandırarak hayatta kalma fonksiyonlarının eşitliğini test eder. Son olarak, Tarone-Ware, tüm noktaları zaman içinde her bir noktada risk altındaki vaka sayısının kareköküyle ağırlıklandırarak hayatta kalma fonksiyonlarının eşitliğini test eder.
Çoğu durumda daha büyük istatistiksel güçle ilişkili olduğundan, log sıralaması testinin sonuçlarını izlemenizi öneririz, ancak örneğimizde, üç testin de anlamlılık değerlerinin tümü .05’ten büyüktür. Bu nedenle, erkek ve dişi hayatta kalma süresi arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olmadığı sonucuna varıyoruz.
Bu bulgular, gösterilen Hayatta Kalma İşlevlerinde pekiştirilmiştir. Bu çizim, yaşam tablolarının görsel bir temsilini verir. Yatay eksen, bir taekwondo sınıfına kaydolan ay sayısını veya etkinliğe kadar geçen süreyi temsil eder. Dikey eksen, hayatta kalma veya tekvando eğitiminden çıkmama olasılığını gösterir.
ANALİZ KURULUMU: ERKEKLER VE KADINLARIN STRATİFİKASYON İLE KARŞILAŞTIRILMASI
Bu örnekte, şimdi eğitmen_düzeyi için bir katmanlaştırma değişkeni eklememiz dışında, öncekiyle aynı analizi gerçekleştireceğiz. Bu analiz, iki öğrenci cinsiyeti grubunu katmanlar veya eğitmen düzeyi üç seviyesinin her biri üzerinden karşılaştıracaktır. Tekvando eğitimi K-M veri dosyasını açın ve ana menüden Analiz Et ➔ Hayatta Kalma ➔ Kaplan-Meier’i seçin; bu, gösterilen Kaplan-Meier ana iletişim penceresini oluşturur.
Önceki analizde yaptığımız gibi, Month_in_course’u Zaman paneline, survival_status’u Status paneline (ve Define Event For Status Variable’ı 0’a ayarladık) ve sex_of_of_student’ı Factor paneline taşıdık. Strata kutusunda, her bir eğitmen türündeki iki cinsiyeti incelememizi sağlamak için eğitmen_düzeyini taşıdık.
Gösterildiği gibi, Faktör Düzeylerini Karşılaştır ekranında, Test İstatistikleri panelinde Log rank, Breslow ve Tarone-Ware seçeneklerini etkinleştirdik ve alt panelde Pooled over strata seçeneğini seçtik. Faktör seviyesi seçeneklerinden dördünü (ayrı çalışmalarda) etkinleştireceğiz: Her bir seçenek için çıktıyı göstermek için her bir katman için havuzlanmış katmanlar, Her katman için, Çiftler üzerinden katmanlar ve Çiftler için her katman için, bu ilk çalıştırmadır. Her seçeneğin ayrı IBM SPSS Kaplan–Meier analizlerinde çalıştırılması gerektiğini unutmayın.
Cox regresyon analizi Kaplan Meier Analizi Kaplan Meier sağkalım analizi Kaplan-Meier SPSS Sağkalım analizi Sağkalım analizi PDF Sağkalım Analizi SPSS Yaşam analizi