1、截尾数据则有所不同，它揭示了观察样本总体的偏倚。例如，如果你的研究样本全部来自一个退休中心，但该中心规定只有60岁以上的人才能加入，那么你的所有样本都是60岁及以上的，那些低于60岁的数据被排除在外，这就是左截尾。
2、Kaplan-Meier Curve主要用来进行生存分析，纵坐标是生存函数，一般以1或100%表示，横坐标为生存时间，根据需要以d， m， y等表示。Curve上的点表示是截尾数据，提示在此生存时间失访、死于其他病等。
3、生存分析中出现截尾数据常见的原因有无偏性。截尾数据很正常，状态输入0，时间输入缺失时间和纳入时间的间隔。在随访过程中，由于某种原因未能观察到病人的明确结局（即终止事件），所以不知道该病人的确切生存时间，它提供的生存时间的信息是不完全的。
4、所以这种情况下，我们无法观察到该对象的属性，因为对象本身不存在，更不用说是否发生了生死的变化了。这种情况就是截尾（左截尾）。同时，大于65岁的受试者一定也不存在，因为这样的人已经退休，我们也无法观察到该对象的属性，因为对象本身也不存在。这种情况也是截尾（右截尾）。
5、有截尾数据（Censored Data）。随访中未能知道病人的确切生存时间，只知道病人的生存时间大于某时间。人失访或因其他原因而死亡——失访；到了研究的终止期病人尚未死亡——终访。截尾数据可记为t+，如4+＝生存时间大于4年。
6、生存时间是从观察起点到终点事件发生的时间，通常以年、月、日或小时为单位。完全数据指的是从观察起点到死亡事件的时间，而不完全数据则包括删失数据和截尾数据。删失数据通常由于研究对象失访或研究终止等原因无法获得完整信息，而截尾数据则由于研究设计导致的观察时间限制。
其次，事件状态也是生存分析中的一个重要变量。事件状态是指个体在研究结束时所处的状态，通常有两种情况：事件发生和事件未发生。在生存分析中，我们需要确定事件状态的判定标准和测量方式，以及考虑是否存在数据缺失或异常值的情况。此外，协变量是生存分析中用于控制其他影响因素的变量。
生存分析资料的分析变量是生存时间和“死亡”变量。生存分析的定义：生存分析是对生存时间进行分析的一种统计方法，生存时间指的是从某个起始点到某个终止点之间的时间。生存分析的主要目的是评估和比较不同因素对生存时间的影响，以便为决策提供依据。
①生存分析的结局变量为二分类变量，且考虑了每个个体出现某一结局的时间长短；②生存分析可处理生存时间非正态分布的问题。③生存分析可以处理删失数据。
例如，Age和Drug的HR值分别为096和565（P0.001），通过Step2分析，所有纳入的变量均未被剔除。在模型检验中，需确保协变量与生存风险的关系满足比例风险假设，如通过残差分析和偏残差分析验证。
t是生存时间， x1， x2到xp指的是具有预测效应的多个变量， b1，b2到bp则是每个变量对应的effect size，即效应量，可以理解为结果的影响程度。 h（t）就是不同时间t的 hazard，即风险值，例如在观测死亡事件时，指的是研究对象从试验开始到某个特定时间t之前存活，但在t时间点发生死亡的概率。
生存分析不能处理删失数据的原因是生存分析假设了所有研究参与者都能够提供有用的数据，因此无法处理。删失数据是指一些研究参与者在研究过程中退出了研究，导致他们的数据没有被收集。删失数据是指在观察或试验中，由于人力或其他原因未能观察到所感兴趣的事件发生，因而停止观察后得到的数据。
会。通过百度百科查询，删失数据会对危险率产生影响。在生存分析中，删失数据通常是指患者失访或观察时间未达到研究的终点事件（例如死亡），导致无法获取该患者的完整数据。删失数据的存在可能会导致分析结果的不准确性和偏差，因为删失数据通常不是随机的，而是与患者的某些特征和结局事件有关。
生存时间是从观察起点到终点事件发生的时间，通常以年、月、日或小时为单位。完全数据指的是从观察起点到死亡事件的时间，而不完全数据则包括删失数据和截尾数据。删失数据通常由于研究对象失访或研究终止等原因无法获得完整信息，而截尾数据则由于研究设计导致的观察时间限制。
删失定义：由于观察或实验原因，未能观察到失效事件发生，获得的数据称为删失数据。0 JMP中的删失类别：右删失、左删失、区间删失等。0 JMP中的混合删失：多种删失类型同时出现，形成混合删失情况。0 统计背景知识补充：CDFs、PDFs、MLE等。0 删失数据基础介绍，为可靠性与生存分析提供参考。
因为这样的人已经退休，我们也无法观察到该对象的属性，因为对象本身也不存在。这种情况也是截尾（右截尾）。因此在判断删失还是截尾的时候，务必要先问自己两个问题：我观察的对象属性是什么？观察期间，该属性发生变化了吗？明确这两点之后，就能清晰判断删失和截尾了。
只知道生存时间大于某一时间点，这种删失称为右删失；只知道生存时间小于某一时点的删失称为左删失；只知道生存时间在某一段时间之内的删失称为区间删失，右删失的情况最为常见。虽然删失使得生存时间无法准确计算，但在生存分析时还是应该将其考虑在内，因为删失数据会影响到最终的生存率结果。
生存分析主要的数据来源包括分组信息、生存结局、生存时间。生存分析的基本概念：生存分析（Survival Analysis）.是将事件（如死亡、生存等）的结果（发生死亡、存活）与出现这个结果的时间长短结合在一起进行分析的方法。常用方法是生存概率（生存率）的计算，其原理是概率乘积原理。
生存分析资料的分析变量是生存时间和“死亡”变量。生存分析的定义：生存分析是对生存时间进行分析的一种统计方法，生存时间指的是从某个起始点到某个终止点之间的时间。生存分析的主要目的是评估和比较不同因素对生存时间的影响，以便为决策提供依据。
探究变量之间的关系是数据挖掘中的一个基本分析内容，对于常规的离散型或者连续型变量，有很多的方法可以用于挖掘其中的关系，比如线性回归，逻辑回归等等。然而有一类数据非常的特殊，用回归分析等常用手段出处理这类数据并不合适，这类数据就是生存数据。
数据准备：首先，我们需要收集一组关于患者的生存时间和可能影响生存的因素的数据。这些数据通常包括患者的基本信息（如年龄、性别、种族等）、疾病诊断和治疗信息（如病理类型、分期、治疗方法等）以及随访时间。数据整理：将收集到的数据整理成适合进行生存分析的格式。
完全数据 （Completed Data）：从观察起点到发生死亡事件所经历的时间。 不完全数据 （Incomplete Data）：生存时间观察过程的截止不是由于死亡事件，而是由其他原因引起的。不完全数据分为： 删失数据 （censored Data）和 截尾数据 （truncated Data）。
生存分析（survival analysis）的定义 生存分析：对一个或多个非负随机变量进行统计推断，研究生存现象和响应时间数据及其统计规律的一门学科。 生存分析：既考虑结果又考虑生存时间的一种统计方法，并可充分利用截尾数据所提供的不完全信息，对生存时间的分布特征进行描述，对影响生存时间的主要因素进行分析。
生存分析方法可以分为描述法、参数法、半参数法和非参数法。描述法 根据样本观测值提供的信息，直接用公式计算出每一个时间点或每一个时间区间上的生存函数、死亡函数、风险函数等，并采用列表或绘图的形式显示生存时间的分布规律。
因子分析： 揭示变量间深层关系，解释变量结构，减少变量数。 聚类分析： 根据相似性对样本或指标进行分类，如Q型和R型聚类，以及系统、逐步和K均值聚类。1 时间序列分析： 动态数据处理，研究趋势、季节、循环和不规则波动，常用方法包括移动平均和ARIMA模型。
生存分析的基本框架 生存分析是统计学中的重要领域，它研究的是个体的生存时间与结局状态，常用方法包括寿命表法和风险模型。在SPSS中，通过分析菜单下的生存分析功能，可以对数据进行深入挖掘。首先，我们了解生存分析的基石：失效事件、生存时间与删失概念。
描述性统计通过图表、分类、图形和计数等方法概括性数据，包括集中趋势、离散趋势、偏度、峰度分析。主要技术包括缺失值填充（剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法）、正态性检验（K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法）。假设检验 假设检验分为参数检验和非参数检验。
1、首先通过探索性分析来了解数据的情况。其次采用插补方法来填补缺失值。最后使用均值、中位数、众数或者回归分析等方法进行插补。
2、会。通过百度百科查询，删失数据会对危险率产生影响。在生存分析中，删失数据通常是指患者失访或观察时间未达到研究的终点事件（例如死亡），导致无法获取该患者的完整数据。删失数据的存在可能会导致分析结果的不准确性和偏差，因为删失数据通常不是随机的，而是与患者的某些特征和结局事件有关。
3、生存分析不能处理删失数据的原因是生存分析假设了所有研究参与者都能够提供有用的数据，因此无法处理。删失数据是指一些研究参与者在研究过程中退出了研究，导致他们的数据没有被收集。删失数据是指在观察或试验中，由于人力或其他原因未能观察到所感兴趣的事件发生，因而停止观察后得到的数据。
4、百分之九十。Cox回归能处理不同生存时间分布的删失数据，在实际应用中，删失比例很大并应用Cox回归进行生存分析的情形并不鲜见，所以最多cox回归删失数据不能超过百分之九十。
