Анализ выживаемости в R |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
Анализ выживаемости в R |
5.09.2016 - 16:24
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 149 Регистрация: 11.02.2014 Пользователь №: 26005 |
Подскажите, пожалуйста, как в R мне разделить график Каплана -Мейерса по группам, чтобы каждая группа имела свой цвет.
Например # Kaplan-Meier non-parametric analysis by group kmsurvival1 <- survfit(Surv(kaplan17$time, kaplan17$event) ~ kaplan17$group) plot(kmsurvival1, xlab="Time", ylab="Survival Probability") График выглядит не информативно. http://funkyimg.com/view/2gk7a Как сделать, чтобы первая группа имела зеленый цвет, а вторая красный. |
|
5.09.2016 - 16:56
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1091 Регистрация: 26.08.2010 Пользователь №: 22699 |
Подскажите, пожалуйста, как в R мне разделить график Каплана -Мейерса по группам, чтобы каждая группа имела свой цвет. Например # Kaplan-Meier non-parametric analysis by group kmsurvival1 <- survfit(Surv(kaplan17$time, kaplan17$event) ~ kaplan17$group) plot(kmsurvival1, xlab="Time", ylab="Survival Probability") График выглядит не информативно. http://funkyimg.com/view/2gk7a Как сделать, чтобы первая группа имела зеленый цвет, а вторая красный. Может применить "продвинутые технологии"? http://www.sthda.com/english/rpkgs/survminer/ |
|
5.09.2016 - 17:28
Сообщение
#3
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 149 Регистрация: 11.02.2014 Пользователь №: 26005 |
Благодарю. Прекрасное решение.
|
|
5.09.2016 - 19:07
Сообщение
#4
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 149 Регистрация: 11.02.2014 Пользователь №: 26005 |
А вот ещё можете подсказать продвинутый способ разделять на подгруппы?
можно ли при указании пути к файлу, например так: kaplan17 <- read.csv(kaplan1, sep=";", dec=",") указать здесь нечто вроде "work with data, where "group"=0 |
|
5.09.2016 - 19:43
Сообщение
#5
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 127 Регистрация: 15.12.2015 Пользователь №: 27760 |
А вот ещё можете подсказать продвинутый способ разделять на подгруппы? можно ли при указании пути к файлу, например так: kaplan17 <- read.csv(kaplan1, sep=";", dec=",") указать здесь нечто вроде "work with data, where "group"=0 dplyr в помощь https://cran.rstudio.com/web/packages/dplyr...troduction.html Хотя тут достаточно и базовых средств: kaplan17[kaplan17$group == 0, ] А вот совсем простая вещь для визуализации при анализе выживаемости: https://ggobi.github.io/ggally/ggsurv.html Сообщение отредактировал ogurtsov - 5.09.2016 - 19:45 |
|
6.09.2016 - 10:58
Сообщение
#6
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 149 Регистрация: 11.02.2014 Пользователь №: 26005 |
Спасибо за материалы:)
|
|
7.09.2016 - 19:07
Сообщение
#7
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 149 Регистрация: 11.02.2014 Пользователь №: 26005 |
Коллеги разбираясь с продвинутыми кривыми, у меня возник вопрос, мне самому сложно понять на него ответ. Итак кривая
http://funkyimg.com/view/2gqwY 1.Что означает p-value на кривой, потому что согласно регрессии Кокса там другой p-value 2. как понять число рисков по времени. На всякий случай, пришлю пример
Прикрепленные файлы
|
|
8.09.2016 - 08:14
Сообщение
#8
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1325 Регистрация: 27.11.2007 Пользователь №: 4573 |
Две кривые К-М, которые вам удалось раскрасить, различаются не только цветом, но и функцией выживания, уровень значимости различий и выведен на рисунке. Критериев для сравнения двух кривых очень много, какой вы использовали или программа вам навязала, я не знаю, но к регрессии Кокса это не имеет отношения. Рисунок вставлен небрежно, нет всех интервалов и числа больных подверженных риску в этих интервалах. По регрессии, в прикрепленном файле, в качестве предиктора одна или две переменных (рор?) и модель строили для двух групп?
|
|
8.09.2016 - 11:18
Сообщение
#9
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 149 Регистрация: 11.02.2014 Пользователь №: 26005 |
DrgLena, на переменную pop не обращайте внимание, считайте её нет. Там ключевые переменные 3
1-time(в днях) 2-event 3. group Суть такая, что смотрим на котором из днях количество симптомов свелось к нулю. Рисунок скопирован из программы. Предиктор group Меня даже больше всего волнует number at risk by time что это за числа Сообщение отредактировал kont - 8.09.2016 - 11:20 |
|
8.09.2016 - 12:17
Сообщение
#10
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1325 Регистрация: 27.11.2007 Пользователь №: 4573 |
К-М строится по неполным данным, если у вас есть для каждого временного интервала полные данные, жив - умер, то вам не нужны К-М. Для неполных данных вводятся некоторые понятия для каждого интервала есть понятия введенных в интервал и подверженных риску. число подверженых риску=число введенных в интервал минус половина не умерших. С сензурированными данными знакомы? Постройте таблицы выживаемости и укажите 8 интервалов и получите эти цифры. В R я это не делала. Кокс регрессия с предиктором группа странно выглядит, там есть инфекция, вроде, в данных.
|
|
9.09.2016 - 16:10
Сообщение
#11
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 149 Регистрация: 11.02.2014 Пользователь №: 26005 |
DrgLena , спасибо, разобрался.
|
|
21.10.2016 - 15:21
Сообщение
#12
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 149 Регистрация: 11.02.2014 Пользователь №: 26005 |
Добрый день. Ещё вопрос можно задать, но он больше по R.
Как в R используя метод Каплана-Мейера сделать на кривой пометки с процентами. Т.е. опять есть 3 столбца perc (процент заживления раны) time-дата event-0 нет события, 1 есть на выходе такой рисунок код fit <- survfit(Surv(time, event)~1, data = epit1) ggsurvplot(fit) Как сделать так, чтобы в этом простом коде (ничего мудреного как выше не нужно ибо тут одна группа) отображались проценты на кривой
Прикрепленные файлы
|
|
21.10.2016 - 17:43
Сообщение
#13
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 149 Регистрация: 11.02.2014 Пользователь №: 26005 |
ещё вопрос в догонку, как мне изменить временную ось, чтоб шла на по 10 интервалов а по 5 или 3.
|
|