Kaplan Meier
- Survival Analysis with R
-
- Understanding survival analysis: Kaplan-Meier estimate
- A PRACTICAL GUIDE TO UNDERSTANDING KAPLAN-MEIER CURVES
- Drawing survival curves in R
- 7 Interactive Plots from the Pharmaceutical Industry
Bunun için Death Watch eklentisini yüklemek lazım:
%20(4)%20(4)%20(1)%20(2)%20(1).png?alt=media)
Daha sonra menüden sağkalım analizini seçip:
%20(4)%20(4)%20(1)%20(2)%20(1).png?alt=media)
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.
%20(4)%20(4)%20(1)%20(2)%20(1).png?alt=media)
Verilerin türlerine dikkat etmek lazım. Nominal, ordinal ve sürekli değişkenler uygun şekilde düzenlenmiş olmalıdır.
%20(4)%20(4)%20(1)%20(1)%20(3).png?alt=media)
Sağkalım analizinin tanımlayıcı istatistikleri ve ikili karşılaştırmalar:
Veriler değiştirilmiştir :)
%20(4)%20(4)%20(1)%20(2)%20(1).png?alt=media)
Sağkalım eğrisi istenirse güven aralıklı olarak da çizdirilebiliyor:
%20(4)%20(4)%20(1)%20(1)%20(2).png?alt=media)
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
-
- Understanding survival analysis: Kaplan-Meier estimate
- A PRACTICAL GUIDE TO UNDERSTANDING KAPLAN-MEIER CURVES
- Drawing survival curves in R
- 7 Interactive Plots from the Pharmaceutical Industry
Bunun için Death Watch eklentisini yüklemek lazım:
%20(4)%20(4)%20(4).png?alt=media)
Daha sonra menüden sağkalım analizini seçip:
%20(4)%20(4)%20(1)%20(1)%20(2).png?alt=media)
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.
%20(4)%20(4)%20(1)%20(1)%20(3).png?alt=media)
Verilerin türlerine dikkat etmek lazım. Nominal, ordinal ve sürekli değişkenler uygun şekilde düzenlenmiş olmalıdır.
%20(4)%20(4)%20(4).png?alt=media)
Sağkalım analizinin tanımlayıcı istatistikleri ve ikili karşılaştırmalar:
Veriler değiştirilmiştir :)
%20(4)%20(4)%20(4).png?alt=media)
Sağkalım eğrisi istenirse güven aralıklı olarak da çizdirilebiliyor:
%20(4)%20(4)%20(1)%20(1)%20(3).png?alt=media)
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
-
- Understanding survival analysis: Kaplan-Meier estimate
- A PRACTICAL GUIDE TO UNDERSTANDING KAPLAN-MEIER CURVES
- Drawing survival curves in R
- 7 Interactive Plots from the Pharmaceutical Industry
Bunun için Death Watch eklentisini yüklemek lazım:
%20(4)%20(4)%20(1)%20(1)%20(3).png?alt=media)
Daha sonra menüden sağkalım analizini seçip:
%20(4)%20(4)%20(1)%20(1).png?alt=media)
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.
%20(4)%20(4)%20(1)%20(1)%20(2).png?alt=media)
Verilerin türlerine dikkat etmek lazım. Nominal, ordinal ve sürekli değişkenler uygun şekilde düzenlenmiş olmalıdır.
%20(4)%20(4)%20(1)%20(1)%20(2).png?alt=media)
Sağkalım analizinin tanımlayıcı istatistikleri ve ikili karşılaştırmalar:
Veriler değiştirilmiştir :)
%20(4)%20(4)%20(1)%20(1)%20(3).png?alt=media)
Sağkalım eğrisi istenirse güven aralıklı olarak da çizdirilebiliyor:
%20(4)%20(4)%20(1)%20(1).png?alt=media)
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
-
- Understanding survival analysis: Kaplan-Meier estimate
- A PRACTICAL GUIDE TO UNDERSTANDING KAPLAN-MEIER CURVES
- Drawing survival curves in R
- 7 Interactive Plots from the Pharmaceutical Industry
Bunun için Death Watch eklentisini yüklemek lazım:
%20(4)%20(4)%20(1)%20(1).png?alt=media)
Daha sonra menüden sağkalım analizini seçip:
%20(4)%20(4)%20(4).png?alt=media)
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.
%20(4)%20(4)%20(1)%20(1).png?alt=media)
Verilerin türlerine dikkat etmek lazım. Nominal, ordinal ve sürekli değişkenler uygun şekilde düzenlenmiş olmalıdır.
%20(4)%20(4)%20(1)%20(1).png?alt=media)
Sağkalım analizinin tanımlayıcı istatistikleri ve ikili karşılaştırmalar:
Veriler değiştirilmiştir :)
%20(4)%20(4)%20(1)%20(1).png?alt=media)
Sağkalım eğrisi istenirse güven aralıklı olarak da çizdirilebiliyor:
%20(4)%20(4)%20(4).png?alt=media)
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
-
- Understanding survival analysis: Kaplan-Meier estimate
- A PRACTICAL GUIDE TO UNDERSTANDING KAPLAN-MEIER CURVES
- Drawing survival curves in R
- 7 Interactive Plots from the Pharmaceutical Industry
Bunun için Death Watch eklentisini yüklemek lazım:
Daha sonra menüden sağkalım analizini seçip:
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.
Verilerin türlerine dikkat etmek lazım. Nominal, ordinal ve sürekli değişkenler uygun şekilde düzenlenmiş olmalıdır.
%20(4)%20(4)%20(1)%20(2)%20(1).png?alt=media)
Sağkalım analizinin tanımlayıcı istatistikleri ve ikili karşılaştırmalar:
Veriler değiştirilmiştir :)
Sağkalım eğrisi istenirse güven aralıklı olarak da çizdirilebiliyor:
%20(4)%20(4)%20(1)%20(2)%20(1).png?alt=media)
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)