R: Rcmdrで生存解析 (flchain編)

まずは、Rを起動して、RコンソールからRコマンダー(Rcmdr)を呼び出しましょう。

> library(Rcmdr)

Rcmdrにsurvivalプラグインを読み込む

生存解析用プラグイン RcmderPlugin.survival を読み込みましょう。

  1. Rcmdrメニュー > Load Rcmdr plugin(s)… を選択する
  2. RcmdrPlugin.survival を選択して、OK をクリックする

これで生存解析の準備が整いました。

サンプルデータを読み込む

survival packageに含まれているサンプルデータ flchain を読み込みましょう。

  1. Rcmdrメニュー > Data > Date in packages > Read data set from an attached package… を選択します
  2. Packageの suvivalダブルクリックします
  3. Data setの flchain を選択して、OK をクリックします

これで、flchain を使えるようになりました。View data setをクリックすれば、flchainの中身を確認することができます。

11変数が含まれていることがわかります。各変数の詳細は、下記URLに掲載されている survivalパッケージのマニュアル で確認しましょう。

https://cran.r-project.org/web/packages/survival/survival.pdf

Kaplan-Meier曲線を作成する

男女の累積生存率をKaplan-Meier法を用いて算出してみましょう。

  1. Rcmdrメニュー > Statistics > Survival analysis > Estimate survival function… を選択する
  2. Time or start/end times から futime を選択する
  3. Event indicator から death を選択する
  4. Strataから sex を選択して、OKをクリックする

男女別のKaplan-Meier曲線が出力されます。

打ち切りマークがちょっとうるさいので、消してしまいましょう。先ほどと同様に、Kaplan-Meier曲線の設定を行います。

  1. Rcmdrメニュー > Statistics > Survival analysis > Estimate survival function… を選択する
  2. Time or start/end times から futime を選択する
  3. Event indicator から death を選択する
  4. Strataから sex を選択する
  5. Optionタブを選択し、Mark censoring time のチェックを外して、OKをクリックする

とてもスッキリしたKaplan-Meire曲線が出来上がりました。

Log-rank検定で生存率の差を評価する

男女の生存曲線に差があるかどうかを、Log-rank検定で評価してみましょう。

  1. Rcmdrメニュー > Statistics > Survival analysis > Compare survival functions… を選択する
  2. Time to eventから futime を選択する
  3. Event indicatorから death を選択する
  4. Strataから sex を選択して、OK をクリックする

RコマンダーのOutputに結果が出力されています。p=0.05なので、男女の死亡率には差がありそうです。

> survdiff(Surv(futime,death) ~ sex, rho=0, data=flchain)
Call:
survdiff(formula = Surv(futime, death) ~ sex, data = flchain, 
    rho = 0)

         N Observed Expected (O-E)^2/E (O-E)^2/V
sex=F 4350     1165     1210      1.69      3.82
sex=M 3524     1004      959      2.13      3.82

 Chisq= 3.8  on 1 degrees of freedom, p= 0.05