Log-rank檢驗詳解

一、Log-rank檢驗是什麼

Log-rank檢驗是對於生存分析中兩組數據在生存函數方面是否存在顯著性差異的判別方法。通過該檢驗可以判斷兩組數據是否有顯著的差異，無法確定哪一組生存率更高。

二、Log-rank檢驗原理

Log-rank檢驗是一種非參數檢驗方法，也就是說它不需要假設數據的分布模型，只需要根據數據本身進行統計判別。它基於兩組數據的觀測值和期望值的比較，推斷兩組時間終點事件之間的差異性。

具體來說，我們將兩組數據的生存情況在時間軸上進行繪製，然後通過比較兩組數據中存活人數與實際死亡人數的比例來計算期望死亡人數。然後將觀測值與期望值進行比較，得出兩組數據之間是否存在顯著性差異。

三、Log-rank檢驗怎麼讀

對於 Log-rank檢驗，我們可以將其讀作「log-rank」或者「log-rank test」。其中，「log」代表對數，而「rank」則是統計學中的一個概念，指的是將數據按照大小順序進行排列。因此，「log-rank」就是指使用對數概率進行排列比較的統計方法。

四、Log-rank檢驗卡方值

Log-rank檢驗的核心指標是卡方值（χ2）。卡方值可以通過對比兩組數據的觀測值與期望值之間的差異性來進行計算。

在Log-rank檢驗中，觀測值是指實際發生的死亡事件人數，期望值則是基於兩組數據中存活人數與死亡人數的比例進行計算得到的。如果兩組數據之間的差異較大，則卡方值也會比較大，反之亦然。

五、Log-rank檢驗P值意義

除了卡方值外，Log-rank檢驗還有一個重要指標——P值。P值用來判斷兩組數據之間的差異是否具有統計學意義，也就是說是否存在顯著性差異。

通常分析中，P值的閾值為0.05。如果P值小於0.05，就表明兩組數據的差異具有統計學意義。在此基礎上，還可以進一步分析兩組數據之間的具體差異。

六、Log-rank檢驗SPSS

/* 在SPSS中進行Log-rank檢驗 */
/* Step 1: 應用Kaplan-Meier法估算生存曲線 */
NONPAR ESTIMATES
  /LOGRANK
    GROUPS=group_var(0 1)
    TEST=logrank(BLOCKS=time_var(*m,15))
    SUMMARIES=median mean min max
    PLOT(summary) time(*m,5;10;*m) BY=group_var
    OVERALL(time(*m,5;10;*m)) OVERALLBY=group_var.
/*Step 2: 查看Log-rank檢驗結果 */
COXREG
  /ANALYSIS=time_var
  /PRINT=COXR(ALL) SUMR(ALL) CASESUMMARY
  /STATISTICS=S(TOTAL)
  /LOGRANK*（加粗部分）
  /AT(code_1--code_5).

七、Cox分析

在生存分析中，除了Log-rank檢驗外還有一種非常重要的方法——Cox比例風險回歸分析。Cox分析可以通過考慮多個協變數，更準確地估計生存時間。

與Log-rank檢驗相比，Cox分析可以進一步探究生存率與其他變數之間的關係，以此更全面地分析數據。通常在實際分析中，我們會結合兩種方法進行生存分析，以得到更準確的結果。

八、如何進行Log-rank檢驗

進行Log-rank檢驗的步驟如下：

1. 收集所需數據並將其按照組別劃分；

2. 通過Kaplan-Meier法或其他生存分析方法計算生存率曲線；

3. 利用Log-rank檢驗對比不同組別之間的生存率曲線；

4. 判斷差異是否具有統計學意義，具體方法是通過卡方值和P值進行判斷；

5. 如果差異有統計學意義，則可以進一步分析兩組數據之間的具體差異。

九、總結

Log-rank檢驗是對於生存分析中兩組數據之間差異性的判別方法。其核心指標是卡方值和P值。在進行生存分析時，Log-rank檢驗是一種常用的非參數檢驗方法。它可以為研究者提供關於兩組數據生存函數不同之處的第一手信息，能夠更好地指導後續的研究。