> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://www.parapathology.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://www.parapathology.com/statistics-and-bioinformatics/kaplan-meier.md).

# Kaplan Meier

## Kaplan Meier

## Kaplan Meier

* Survival Analysis with R

<https://rviews.rstudio.com/2017/09/25/survival-analysis-with-r/>

[http://bioconnector.org/workshops/r-survival.html](/statistics-and-bioinformatics/kaplan-meier.md)

<https://www.openintro.org/download.php?file=survival_analysis_in_R&referrer=/stat/surv.php>

* [survMisc package](https://cran.r-project.org/web/packages/survminer/vignettes/Informative_Survival_Plots.html#survmisc-package)

<https://cran.r-project.org/web/packages/survminer/vignettes/Informative_Survival_Plots.html>

* * Understanding survival analysis: Kaplan-Meier estimate

<https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3059453/>

* A PRACTICAL GUIDE TO UNDERSTANDING KAPLAN-MEIER CURVES

<https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3932959/>

* Drawing survival curves in R

<https://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/5588_72eb65bfbe0a4cb7b655d2eee0751584.html>

* 7 Interactive Plots from the Pharmaceutical Industry

<https://moderndata.plot.ly/pharmaceutical-survival-interactive/>

[Jamovi](https://www.jamovi.org/) ile artık sağkalım analizi yapmak mümkün.

Bunun için Death Watch eklentisini yüklemek lazım:

![](/files/2bHESw33mRHkUlTfUibe)

Daha sonra menüden sağkalım analizini seçip:

![](/files/e91ajSpy4cjl9gANyecd)

İlgili yerleri doldurmak lazım. Event kısmına sağkalım durumu yazılmalı, event level'da ise ölüm durumu seçilmeli. Time elapsed geçen süreyi gösteriyor. Group seçilirse bu gruplara göre karşılaştırmalı eğriler elde edilebilir.

![](/files/mCnJ64YFzFM6nPvwzWMK)

Verilerin türlerine dikkat etmek lazım. Nominal, ordinal ve sürekli değişkenler uygun şekilde düzenlenmiş olmalıdır.

![](/files/cKsgknLKURCBdkvmE6hJ)

Sağkalım analizinin tanımlayıcı istatistikleri ve ikili karşılaştırmalar:

Veriler değiştirilmiştir :)

![](/files/5uzjvHDczwNc6vU2eIit)

Sağkalım eğrisi istenirse güven aralıklı olarak da çizdirilebiliyor:

![](/files/ON1Akdk12uS4IANxd15v)

Eğer R'da `jmv` paketi yüklüyse bu kodu kullanarak da analizi yapmak mümkün:

`deathwatch::surv(`

`data = data,`

`event = "LastKnownOutcome",`

`eventLevel = "dead",`

`elapsed = "months",`

`groups = "Evre",`

`tests = c(`

`"logrank",`

`"gehan",`

`"tarone-ware",`

`"peto-peto"),`

`chf = TRUE,`

`ci = TRUE,`

`cens = TRUE)`

* Survival Analysis with R

<https://rviews.rstudio.com/2017/09/25/survival-analysis-with-r/>

[http://bioconnector.org/workshops/r-survival.html](/statistics-and-bioinformatics/kaplan-meier.md)

<https://www.openintro.org/download.php?file=survival_analysis_in_R&referrer=/stat/surv.php>

* [survMisc package](https://cran.r-project.org/web/packages/survminer/vignettes/Informative_Survival_Plots.html#survmisc-package)

<https://cran.r-project.org/web/packages/survminer/vignettes/Informative_Survival_Plots.html>

*
* Understanding survival analysis: Kaplan-Meier estimate

<https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3059453/>

* A PRACTICAL GUIDE TO UNDERSTANDING KAPLAN-MEIER CURVES

<https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3932959/>

* Drawing survival curves in R

<https://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/5588_72eb65bfbe0a4cb7b655d2eee0751584.html>

* 7 Interactive Plots from the Pharmaceutical Industry

<https://moderndata.plot.ly/pharmaceutical-survival-interactive/>

[Jamovi](https://www.jamovi.org/) ile artık sağkalım analizi yapmak mümkün.

Bunun için Death Watch eklentisini yüklemek lazım:

![](/files/2bHESw33mRHkUlTfUibe)

Daha sonra menüden sağkalım analizini seçip:

![](/files/e91ajSpy4cjl9gANyecd)

İlgili yerleri doldurmak lazım. Event kısmına sağkalım durumu yazılmalı, event level'da ise ölüm durumu seçilmeli. Time elapsed geçen süreyi gösteriyor. Group seçilirse bu gruplara göre karşılaştırmalı eğriler elde edilebilir.

![](/files/mCnJ64YFzFM6nPvwzWMK)

Verilerin türlerine dikkat etmek lazım. Nominal, ordinal ve sürekli değişkenler uygun şekilde düzenlenmiş olmalıdır.

![](/files/cKsgknLKURCBdkvmE6hJ)

Sağkalım analizinin tanımlayıcı istatistikleri ve ikili karşılaştırmalar:

Veriler değiştirilmiştir :)

![](/files/5uzjvHDczwNc6vU2eIit)

Sağkalım eğrisi istenirse güven aralıklı olarak da çizdirilebiliyor:

![](/files/ON1Akdk12uS4IANxd15v)

Eğer R'da `jmv` paketi yüklüyse bu kodu kullanarak da analizi yapmak mümkün:

`deathwatch::surv(`

`data = data,`

`event = "LastKnownOutcome",`

`eventLevel = "dead",`

`elapsed = "months",`

`groups = "Evre",`

`tests = c(`

`"logrank",`

`"gehan",`

`"tarone-ware",`

`"peto-peto"),`

`chf = TRUE,`

`ci = TRUE,`

`cens = TRUE)`

* Survival Analysis with R

<https://rviews.rstudio.com/2017/09/25/survival-analysis-with-r/>

[http://bioconnector.org/workshops/r-survival.html](/statistics-and-bioinformatics/kaplan-meier.md)

<https://www.openintro.org/download.php?file=survival_analysis_in_R&referrer=/stat/surv.php>

* [survMisc package](https://cran.r-project.org/web/packages/survminer/vignettes/Informative_Survival_Plots.html#survmisc-package)

<https://cran.r-project.org/web/packages/survminer/vignettes/Informative_Survival_Plots.html>

*
* Understanding survival analysis: Kaplan-Meier estimate

<https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3059453/>

* A PRACTICAL GUIDE TO UNDERSTANDING KAPLAN-MEIER CURVES

<https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3932959/>

* Drawing survival curves in R

<https://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/5588_72eb65bfbe0a4cb7b655d2eee0751584.html>

* 7 Interactive Plots from the Pharmaceutical Industry

<https://moderndata.plot.ly/pharmaceutical-survival-interactive/>

[Jamovi](https://www.jamovi.org/) ile artık sağkalım analizi yapmak mümkün.

Bunun için Death Watch eklentisini yüklemek lazım:

![](/files/2bHESw33mRHkUlTfUibe)

Daha sonra menüden sağkalım analizini seçip:

![](/files/e91ajSpy4cjl9gANyecd)

İlgili yerleri doldurmak lazım. Event kısmına sağkalım durumu yazılmalı, event level'da ise ölüm durumu seçilmeli. Time elapsed geçen süreyi gösteriyor. Group seçilirse bu gruplara göre karşılaştırmalı eğriler elde edilebilir.

![](/files/mCnJ64YFzFM6nPvwzWMK)

Verilerin türlerine dikkat etmek lazım. Nominal, ordinal ve sürekli değişkenler uygun şekilde düzenlenmiş olmalıdır.

![](/files/cKsgknLKURCBdkvmE6hJ)

Sağkalım analizinin tanımlayıcı istatistikleri ve ikili karşılaştırmalar:

Veriler değiştirilmiştir :)

![](/files/5uzjvHDczwNc6vU2eIit)

Sağkalım eğrisi istenirse güven aralıklı olarak da çizdirilebiliyor:

![](/files/ON1Akdk12uS4IANxd15v)

Eğer R'da `jmv` paketi yüklüyse bu kodu kullanarak da analizi yapmak mümkün:

`deathwatch::surv(`

`data = data,`

`event = "LastKnownOutcome",`

`eventLevel = "dead",`

`elapsed = "months",`

`groups = "Evre",`

`tests = c(`

`"logrank",`

`"gehan",`

`"tarone-ware",`

`"peto-peto"),`

`chf = TRUE,`

`ci = TRUE,`

`cens = TRUE)`

* Survival Analysis with R

<https://rviews.rstudio.com/2017/09/25/survival-analysis-with-r/>

[http://bioconnector.org/workshops/r-survival.html](/statistics-and-bioinformatics/kaplan-meier.md)

<https://www.openintro.org/download.php?file=survival_analysis_in_R&referrer=/stat/surv.php>

* [survMisc package](https://cran.r-project.org/web/packages/survminer/vignettes/Informative_Survival_Plots.html#survmisc-package)

<https://cran.r-project.org/web/packages/survminer/vignettes/Informative_Survival_Plots.html>

*
* Understanding survival analysis: Kaplan-Meier estimate

<https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3059453/>

* A PRACTICAL GUIDE TO UNDERSTANDING KAPLAN-MEIER CURVES

<https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3932959/>

* Drawing survival curves in R

<https://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/5588_72eb65bfbe0a4cb7b655d2eee0751584.html>

* 7 Interactive Plots from the Pharmaceutical Industry

<https://moderndata.plot.ly/pharmaceutical-survival-interactive/>

[Jamovi](https://www.jamovi.org/) ile artık sağkalım analizi yapmak mümkün.

Bunun için Death Watch eklentisini yüklemek lazım:

![](/files/2bHESw33mRHkUlTfUibe)

Daha sonra menüden sağkalım analizini seçip:

![](/files/e91ajSpy4cjl9gANyecd)

İlgili yerleri doldurmak lazım. Event kısmına sağkalım durumu yazılmalı, event level'da ise ölüm durumu seçilmeli. Time elapsed geçen süreyi gösteriyor. Group seçilirse bu gruplara göre karşılaştırmalı eğriler elde edilebilir.

![](/files/mCnJ64YFzFM6nPvwzWMK)

Verilerin türlerine dikkat etmek lazım. Nominal, ordinal ve sürekli değişkenler uygun şekilde düzenlenmiş olmalıdır.

![](/files/cKsgknLKURCBdkvmE6hJ)

Sağkalım analizinin tanımlayıcı istatistikleri ve ikili karşılaştırmalar:

Veriler değiştirilmiştir :)

![](/files/5uzjvHDczwNc6vU2eIit)

Sağkalım eğrisi istenirse güven aralıklı olarak da çizdirilebiliyor:

![](/files/ON1Akdk12uS4IANxd15v)

Eğer R'da `jmv` paketi yüklüyse bu kodu kullanarak da analizi yapmak mümkün:

`deathwatch::surv(`

`data = data,`

`event = "LastKnownOutcome",`

`eventLevel = "dead",`

`elapsed = "months",`

`groups = "Evre",`

`tests = c(`

`"logrank",`

`"gehan",`

`"tarone-ware",`

`"peto-peto"),`

`chf = TRUE,`

`ci = TRUE,`

`cens = TRUE)`

## Kaplan Meier

* Survival Analysis with R

<https://rviews.rstudio.com/2017/09/25/survival-analysis-with-r/>

[http://bioconnector.org/workshops/r-survival.html](/statistics-and-bioinformatics/kaplan-meier.md)

<https://www.openintro.org/download.php?file=survival_analysis_in_R&referrer=/stat/surv.php>

* [survMisc package](https://cran.r-project.org/web/packages/survminer/vignettes/Informative_Survival_Plots.html#survmisc-package)

<https://cran.r-project.org/web/packages/survminer/vignettes/Informative_Survival_Plots.html>

* * Understanding survival analysis: Kaplan-Meier estimate

<https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3059453/>

* A PRACTICAL GUIDE TO UNDERSTANDING KAPLAN-MEIER CURVES

<https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3932959/>

* Drawing survival curves in R

<https://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/5588_72eb65bfbe0a4cb7b655d2eee0751584.html>

* 7 Interactive Plots from the Pharmaceutical Industry

<https://moderndata.plot.ly/pharmaceutical-survival-interactive/>

[Jamovi](https://www.jamovi.org/) ile artık sağkalım analizi yapmak mümkün.

Bunun için Death Watch eklentisini yüklemek lazım:

![](/files/2bHESw33mRHkUlTfUibe)

Daha sonra menüden sağkalım analizini seçip:

![](/files/e91ajSpy4cjl9gANyecd)

İlgili yerleri doldurmak lazım. Event kısmına sağkalım durumu yazılmalı, event level'da ise ölüm durumu seçilmeli. Time elapsed geçen süreyi gösteriyor. Group seçilirse bu gruplara göre karşılaştırmalı eğriler elde edilebilir.

![](/files/mCnJ64YFzFM6nPvwzWMK)

Verilerin türlerine dikkat etmek lazım. Nominal, ordinal ve sürekli değişkenler uygun şekilde düzenlenmiş olmalıdır.

![](/files/cKsgknLKURCBdkvmE6hJ)

Sağkalım analizinin tanımlayıcı istatistikleri ve ikili karşılaştırmalar:

Veriler değiştirilmiştir :)

![](/files/5uzjvHDczwNc6vU2eIit)

Sağkalım eğrisi istenirse güven aralıklı olarak da çizdirilebiliyor:

![](/files/ON1Akdk12uS4IANxd15v)

Eğer R'da `jmv` paketi yüklüyse bu kodu kullanarak da analizi yapmak mümkün:

`deathwatch::surv(`

`data = data,`

`event = "LastKnownOutcome",`

`eventLevel = "dead",`

`elapsed = "months",`

`groups = "Evre",`

`tests = c(`

`"logrank",`

`"gehan",`

`"tarone-ware",`

`"peto-peto"),`

`chf = TRUE,`

`ci = TRUE,`

`cens = TRUE)`