生存分析（Survival Analysis）是用来分析从某一事件发生到研究对象发生特定结果（如死亡、失业、设备故障等）所需要的时间的统计方法。它常常用于 医学研究、生物统计、临床试验、工程可靠性 等领域。
在生存分析中，删失数据（Censored Data）是常见问题。删失数据指的是在分析过程中，某些观察对象的事件（如死亡或失败）在数据收集截止时未发生，导致这些对象的生存时间不可完全观测。处理删失数据时，若不加以修正，可能会引入 偏误，影响分析结果的准确性。JMP 提供了生存分析建模工具，可以有效处理删失数据并进行偏误修正。
本文将介绍如何在 JMP 中进行 生存分析建模，以及如何修正 删失数据偏误。
一、JMP生存分析建模
在 JMP 中进行生存分析，通常使用 Cox比例风险模型、Kaplan-Meier估计 和 Accelerated Failure Time (AFT) 模型 等方法。以下是使用 JMP 进行生存分析建模的基本步骤。
1. 准备数据集
生存分析通常需要两个关键数据：生存时间（Time）和 事件状态（Status）。事件状态通常用二进制变量表示（1表示事件发生，0表示删失）。确保你的数据集包含这些变量。
步骤 1：打开 JMP，导入包含生存时间和事件状态的数据。
步骤 2：确保数据表中有 Time 列（表示生存时间）和 Status 列（表示事件是否发生，1为发生，0为删失）。
2. 进行Kaplan-Meier分析
Kaplan-Meier估计 是一种非参数方法，用于估计生存函数并绘制生存曲线。它广泛应用于生存分析中，尤其适用于删失数据的处理。
步骤 1：在 JMP 中，点击 Analyze -> Survival -> Survival。
步骤 2：在弹出的对话框中，选择 Time 列作为生存时间变量，选择 Status 列作为事件状态变量。
步骤 3：点击 OK，JMP 会自动生成 Kaplan-Meier曲线，展示不同组之间的生存概率。
3. Cox比例风险模型
Cox比例风险模型 是一种常用的生存分析方法，可以分析自变量（如治疗方式、年龄、性别等）对生存时间的影响。该模型常用于处理删失数据并估计各个因素对生存时间的影响。
步骤 1：点击 Analyze -> Fit Model，选择 Survival 模型。
步骤 2：选择生存时间（Time）和事件状态（Status），同时选择你感兴趣的自变量。
步骤 3：选择 Cox Proportional Hazards Model，然后点击 OK，JMP 会生成回归结果，展示各个自变量的风险比（Hazard Ratio）及其显著性。
4. Accelerated Failure Time (AFT) 模型
AFT模型 是另一种常见的生存分析方法，它假设影响因素会以加速或减缓的方式影响生存时间。
步骤 1：在 JMP 中，点击 Analyze -> Fit Model。
步骤 2：选择 Survival 模型，并在模型对话框中选择 AFT（加速失败时间）模型。
步骤 3：输入生存时间（Time）和事件状态（Status），选择自变量，并进行模型拟合。
二、JMP删失数据偏误修正
在生存分析中，删失数据可能导致 偏误，尤其是当删失数据的处理不当时。常见的偏误类型包括 右删失（即事件没有发生，数据右端删失）和 左删失（即事件提前发生但数据未能捕获）。为了修正删失数据的偏误，JMP 提供了几种方法。
1. 使用“删失数据”选项
JMP 可以直接处理删失数据。在进行生存分析时，可以选择是否处理删失数据，并提供相关选项来处理右删失和左删失。
步骤 1：在 Survival 分析中，确保选择 Censored 数据选项。在数据表中，删失数据通常被标记为 0。
步骤 2：如果你的数据集包含 左删失数据，可以在建模过程中选择 Left Censoring 选项来指定左删失数据。
步骤 3：在 Cox比例风险模型 或 Kaplan-Meier 中，选择 Censoring 类型，确保模型正确处理删失数据。
2. 多重插补方法
对于缺失数据（包括删失数据），使用 多重插补（Multiple Imputation）是一种有效的方法。在 JMP 中，用户可以通过多重插补填补删失数据，以避免单一插补可能引入的偏误。
步骤 1：在 JMP 中选择 Analyze -> Impute Missing Data。
步骤 2：选择插补方法（如 Multiple Imputation），并设置插补次数。
步骤 3：点击 OK，JMP 会根据现有数据生成多个插补值，减少删失数据的偏误影响。
3. 加权调整法
在有删失数据的情况下，可以使用 加权调整（Weight Adjustment）方法，以便根据删失的可能性调整数据权重，减少删失数据对分析结果的影响。
步骤 1：在 JMP 中，使用 Survival 模型分析时，可以根据数据的删失情况给每个观测数据分配一个权重。
步骤 2：通过加权调整，你可以为那些删失的数据点分配较低的权重，减少它们对生存分析结果的影响。
4. 模型调整与诊断
为了避免删失数据引起的偏误，调整模型并进行 诊断 是非常重要的。通过检查残差图和拟合效果，确保模型能够有效处理删失数据。
步骤 1：使用 Survival Diagnostics 来评估模型的拟合质量。查看残差分析图，以检查删失数据是否在模型中得到了有效处理。
步骤 2：如果模型拟合不佳，可以尝试其他生存模型（如 AFT 或加权模型），或进一步调整数据预处理。
三、生存分析的实际应用与挑战
生存分析在多个领域中都有广泛的应用，尤其是在 医学研究、临床试验 和 生物统计学 中。处理删失数据是生存分析中的重要任务，准确处理删失数据有助于提高模型的可靠性和预测能力。
医学研究与临床试验：在药物临床试验中，生存分析常用于评估治疗的效果，如患者的存活时间、无病生存期等。删失数据通常出现在患者退出实验或试验结束时，这时需要进行适当的偏误修正。
工程可靠性分析：生存分析也常用于工程领域，如设备故障时间分析、寿命测试等。在这些领域，删失数据（如实验期结束前未发生故障的设备）是常见问题。
经济学与金融学：在 生存分析 中，删失数据同样在 失业率预测、市场研究 等应用中得到广泛使用。合理处理删失数据有助于更准确地预测未来趋势。
总结
JMP生存分析建模 和 JMP删失数据偏误修正 介绍了如何在 JMP 中进行生存分析，并处理删失数据所带来的偏误。通过使用 Cox比例风险模型、Kaplan-Meier估计 和 AFT模型，可以有效地分析生存数据。同时，利用 加权调整法、多重插补 和 删失数据处理选项，可以修正删失数据对分析结果的影响，确保模型的准确性和稳定性。这些方法广泛应用于医学、工程和金融等领域的生存分析中，具有重要的现实意义。
