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在预后研究中,生存曲线是常见的图片之一,目的是描述各组中患者的生存情况。好的生存曲线图不仅可以令读者、编辑和审稿专家眼前一亮,也能为论文增色不少。 接下来跟大家分享如何用R语言绘制生存曲线图。 第一步 R包的介绍和下载 survival包对生存数据进行建模.survfit()函数来估计删失数据的生存曲线;coxph()函数用来拟合Cox比例风险模型. survminer包,可以使用plot()函数、ggsurvplot()函数用来绘制Kaplan-Meier生存曲线. 第一步 数据的准备 工作路径中放置data.txt的文件,数据文件若为xls的表格,需重新另存为文本文件(制表符分隔)(.txt),请注意不是Unicode 文本(.txt)形式,两者还是有区别的。 当然也可选择直接读取xls文件,但是相比于读取制表符\t的txt文件来说,读取xls的速度较慢,对于数据量大的文件来说,不推荐使用该读取数据的方式!sheetIndex表示读取xls中的第一个sheet的数据。 本次使用的数据是R包自带的数据,数据集的名称为lung |
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