Survival Analysis

SPSS – Survival Analysis Kittipong MD,MBA,PhD 2 Survival (ปรับ Font เป น “Courier New” size “8”) This subfile contains: 45 observations Life Table Sur...

1 downloads 198 Views 630KB Size
Kittipong MD,MBA,PhD  1 

SPSS – Survival Analysis 

Survival Analysis  [Data from “SGA [Survival Analysis]”]  การวิเคราะหประกอบดวย  -  Life Tables  -  Kaplan-Meier Estimate  -  Log Rank Test  -  Cox Proportional Hazards Model  Life Tables  Click Analyze -> Survival -> Life Tables…  เลือกตัวแปรที่เปนเวลาใสชอง Time: _______ ในที่นี้ใสตัวแปร “time”  ในชอง Display  Time  Intervals  ให กํ าหนดชวงเวลาที่ นํ าเสนอ Life  tables  ตั้ ง แต เวลาที่ 0  จนกระทั่งถึง (through) เวลาที่สิ้นสุดการวิเคราะห ในที่นี้กําหนดเปน 60 เดือน โดย (by) แบงแต  ละชวงเปนเวลาเทาไรใหใสไวหลัง by _______ ในที่นี้ใหแตละชวงนาน 6 เดือน  เลือกตัวแปรตามใสชอง Status: ________ ในที่นี้ใสตัวแปร “outcome” แลวกด Define Event…  เพื่อระบุคาของตัวแปรที่สนใจหรือ Failure ในที่นี้กําหนดเปนน้ําหนักของทารก > 10 th  percentiles  (catch up growth) ซึ่งมีคาเทากับ 1 กด Continue กด OK

SPSS – Survival Analysis 

Kittipong MD,MBA,PhD  2 

Survival  (ปรับ Font เปน “Courier New” size “8”)  This subfile contains:      45 observations  Life Table  Survival Variable  TIME      Time to catch­up growth in month  Number  Number  Number  Number                  Cumul  Intrvl  Entrng  Wdrawn  Exposd    of    Propn   Propn   Propn   Proba­  Start    this   During    to    Termnl  Termi­  Sur­  Surv    bility  Hazard  Time    Intrvl  Intrvl   Risk   Events  nating  viving  at End  Densty   Rate  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  .0    45.0     1.0    44.5    25.0   .5618   .4382   .4382   .0936   .1302  6.0    19.0      .0    19.0     3.0   .1579   .8421   .3690   .0115   .0286  12.0    16.0      .0    16.0     5.0   .3125   .6875   .2537   .0192   .0617  18.0    11.0     2.0    10.0     2.0   .2000   .8000   .2030   .0085   .0370  24.0     7.0     4.0     5.0      .0   .0000  1.0000   .2030   .0000   .0000  30.0     3.0     1.0     2.5     1.0   .4000   .6000   .1218   .0135   .0833  36.0     1.0      .0     1.0      .0   .0000  1.0000   .1218   .0000   .0000  42.0     1.0      .0     1.0      .0   .0000  1.0000   .1218   .0000   .0000  48.0     1.0     1.0      .5      .0   .0000  1.0000   .1218   .0000   .0000  The median survival time for these data is   5.34 

SE of   SE of  Intrvl  Cumul   Proba­  SE of  Start   Sur­  bility  Hazard  Time    viving  Densty   Rate  ­­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  .0   .0744   .0124   .0240  6.0   .0726   .0064   .0164  12.0   .0657   .0081   .0271  18.0   .0616   .0058   .0260  24.0   .0616   .0000   .0000  30.0   .0729   .0113   .0807  36.0   .0729   .0000   .0000  42.0   .0729   .0000   .0000  48.0   .0729   .0000   .0000 

การแปลผล  Intrvl (Interval) Start Time “i”  แสดงจุดเริ่มตนในแตละชวงเวลา  Number Entrng (Entering) this Intrvl (Interval) “N i ”  แสดงจํานวนกลุมตัวอยางทีเ่ ขารวมในการศึกษา ณ จุดเริม่ ตนในแตละชวงเวลา  Number Wdrawn (Withdrawn) During Intrvl (Interval) “C i ”  แสดงจํานวนกลุมตัวอยางทีถ่ อนตัวจากการศึกษาในแตละชวงเวลา  Number Exposd (Exposed) to Risk “N i *” = N i  – C i /2  แสดงจํานวนกลุมตัวอยาง (กลุมเสีย่ ง) ในแตละชวงเวลาทีป่ รับคาแลว  Number of Termnl (Terminal) Events “d i ”  แสดงจํานวนกลุมตัวอยางทีเ่ กิดเหตุการณที่สนใจ (catch up growth) ในแตละชวงเวลา  Propn (Proportion) Terminating “q i ” = d i  / N i *  แสดงโอกาสที่จะเกิดเหตุการณที่สนใจในแตละชวงเวลา (catch up growth)

SPSS – Survival Analysis 

Kittipong MD,MBA,PhD  3 

Propn (Proportion) Surviving “p i ” = 1 - q i  แสดงโอกาสที่จะไมเกิดเหตุการณที่สนใจในแตละชวงเวลา  Cumul (Cumulative) Propn (Proportion) Surv (Surviving) at End “P i ” = p 1  x p 2  x p 3  x p…..  แสดงอัตราของกลุมตัวอยางที่  survive  ในชวงเวลาตัง้ แตเริ่มตนจนสิน้ สุดในชวงเวลา  ดังกลาวหรือความนาจะเปนสะสมของการอยูรอด  จากขอมูลขางตนทารกตั้งแตแรกเกิดจนกระทัง่   อายุ 6 เดือน ที่ไมสามารถ catch up growth ไดมีอัตราสวนรอยละ 36.9 จากจํานวนทารกทั้งหมด  ที่ทําการศึกษา  Probability Density “F i ” = (P i  – P i+1 ) / h i  h i  = ความกวางในแตละชวงเวลา  แสดงโอกาสเกิดเหตุการณที่สนใจตอหนึง่ หนวยเวลาในแตละชวงเวลา  Hazard Rate = d i  / h i  (N i *-d i /2) = 2q i / h i  (1+p i)   แสดงอัตราการเกิดเหตุการณที่สนใจตอหนึ่งหนวยเวลาในแตละชวงเวลาซึ่งเปรียบเทียบ  กับจํานวนผูรอดชีวิตที่กึ่งกลางชวงเวลานั้น (N i *-d i /2) เหมือนการคํานวณอุบัติการณ (Incidence  rate) มีหนวยเปน Person-time เชน อัตราการ catch up growth ของเด็กน้ําหนักแรกเกิดต่ํากวา  อายุครรภที่ชวงเวลาแรกเกิดถึงอายุ 6 เดือนเทากับ 0.0286 คนตอเดือน  Median Survival Time  แสดงระยะเวลาทีก่ ลุมตัวอยางจํานวนครึ่งหนึ่งเกิดเหตุการณที่สนใจ  จากขอมูลขางตน  พบวาอายุ  5.34  เดือน  มีทารกจํานวนครึ่งหนึง่ จากจํานวนที่ศกึ ษาทั้งหมดมีน้ําหนัก  >  10 th  percentiles (catch up growth)  ถาตองการนําเสนอ Life Tables แยกตามตัวแปรอื่น เชน sex ใหใสตัวแปรดังกลาวในชอง  Factor: _________ แลวกด  Define  Range… เพื่อกําหนดคาสูงสุดและคาต่ําสุดของตัวแปร sex  แลวกด Continue  เลือก Options… เมื่อตองการนําเสนอคาสถิติ แลวกด Continue ……. กด OK

SPSS – Survival Analysis 

Kittipong MD,MBA,PhD  4 

จะได Life Tables จํานวน 2 ตารางตามคาตัวแปร sex ปรับ Font ใหเปน Courier New ขนาด 8  This subfile contains:      45 observations  Life Table  Survival Variable  TIME      Time to catch­up growth in month  for  SEX       Sex of newborn  =       1  Male  Number  Number  Number  Number                  Cumul  Intrvl  Entrng  Wdrawn  Exposd    of  Propn   Propn   Propn   Proba­  Start    this   During    to    Termnl  Termi­  Sur­  Surv    bility  Hazard  Time    Intrvl  Intrvl   Risk   Events  nating  viving  at End  Densty   Rate  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  .0    19.0      .0    19.0    11.0   .5789   .4211   .4211   .0965   .1358  6.0     8.0      .0     8.0     2.0   .2500   .7500   .3158   .0175   .0476  12.0     6.0      .0     6.0     3.0   .5000   .5000   .1579   .0263   .1111  18.0  3.0     1.0     2.5      .0   .0000  1.0000   .1579   .0000   .0000  24.0     2.0     1.0     1.5      .0   .0000  1.0000   .1579   .0000   .0000  30.0     1.0      .0     1.0     1.0  1.0000   .0000   .0000   .0263   .3333  The median survival time for these data is   5.18 

SE of   SE of  Intrvl  Cumul   Proba­  SE of  Start   Sur­  bility  Hazard  Time    viving  Densty   Rate  ­­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  .0   .1133   .0189   .0374  6.0   .1066   .0117   .0333  12.0   .0837  .0139   .0605  18.0   .0837   .0000   .0000  24.0   .0837   .0000   .0000  30.0   .0000   .0139   .0000 

Life Table  Survival Variable  TIME      Time to catch­up growth in month  for  SEX       Sex of newborn  =       2  Female

SPSS – Survival Analysis 

Kittipong MD,MBA,PhD  5 

Number  Number  Number  Number                  Cumul  Intrvl  Entrng  Wdrawn  Exposd    of    Propn   Propn   Propn   Proba­  Start    this   During    to    Termnl  Termi­  Sur­  Surv    bility  Hazard  Time    Intrvl  Intrvl   Risk   Events  nating  viving  at End  Densty   Rate  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  .0    26.0     1.0    25.5    14.0   .5490   .4510   .4510   .0915   .1261  6.0    11.0      .0    11.0     1.0   .0909   .9091   .4100   .0068   .0159  12.0    10.0      .0    10.0     2.0   .2000   .8000   .3280   .0137   .0370  18.0     8.0     1.0     7.5     2.0   .2667   .7333   .2405   .0146   .0513  24.0     5.0     3.0     3.5  .0   .0000  1.0000   .2405   .0000   .0000  30.0     2.0     1.0     1.5      .0   .0000  1.0000   .2405   .0000   .0000  36.0     1.0      .0     1.0      .0   .0000  1.0000   .2405   .0000   .0000  42.0     1.0      .0     1.0      .0   .0000  1.0000   .2405   .0000   .0000  48.0     1.0     1.0      .5      .0   .0000  1.0000   .2405   .0000   .0000  The median survival time for these data is   5.46 

SE of   SE of  Intrvl  Cumul   Proba­  SE of  Start   Sur­  bility  Hazard  Time  viving  Densty   Rate  ­­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  ­­­­­­  .0   .0985   .0164   .0312  6.0   .0977   .0067   .0159  12.0   .0938   .0092   .0260  18.0   .0868   .0098   .0358  24.0   .0868   .0000   .0000  30.0   .0868   .0000   .0000  36.0  .0868   .0000   .0000  42.0   .0868   .0000   .0000  48.0   .0868   .0000   .0000 

Kaplan­Meier Estimate  Click Analyze -> Survival -> Kaplan-Meier…  เลือกตัวแปรที่เปนเวลาใสชอง Time: _______ ในที่นี้ใสตัวแปร “time”  เลือกตัวแปรตามใสชอง Status: ________ ในที่นี้ใสตัวแปร “outcome” แลวกด Define Event…  เพื่อระบุคาของตัวแปรที่สนใจหรือ Failure ในทีน่ ี้กําหนดเปนน้ําหนักของทารก > 10 th  percentiles  (catch up growth) ซึ่งมีคาเทากับ 1  กด Continue แลวกด Options… เพื่อเลือกคาสถิติในการนําเสนอ

SPSS – Survival Analysis 

Kittipong MD,MBA,PhD  6 

กด Continue ………. กด OK 

Kaplan­Meier  (ปรับ Font เปน “Courier New” size “8”)  Survival Analysis for TIME     Time to catch­up growth in month  Time      Status             Cumulative    Standard    Cumulative     Number  Survival  Error        Events      Remaining  1    Catch­up growth                                       1           44  1    Catch­up growth                                       2           43  1    Catch­up growth  3           42  1    Catch­up growth                                       4           41  1    Catch­up growth                                       5           40  1    Catch­up growth                                       6  39  1    Catch­up growth                                       7           38  1    Catch­up growth       .8222         .0570             8           37  2    Catch­up growth                                       9           36  2    Catch­up growth                                      10           35  2    Catch­up growth                                      11           34  2    Catch­up growth                                      12           33  2  Catch­up growth                                      13           32  2    Catch­up growth                                      14           31  2    Catch­up growth                                      15           30  2    Catch­up growth                                      16           29  2    Catch­up growth       .6222         .0723            17           28  3    Catch­up growth       .6000         .0730            18           27  4    Catch­up growth  19           26  4    Catch­up growth                                      20           25  4    Catch­up growth                                      21           24  4    Catch­up growth  22           23  4    Catch­up growth                                      23           22  4    Catch­up growth       .4667         .0744            24           21  4    Censor  24           20  5    Catch­up growth       .4433         .0742            25           19  6    Catch­up growth                                      26           18  6    Catch­up growth                                      27  17  6    Catch­up growth       .3733         .0727            28           16  12    Catch­up growth                                      29           15  12    Catch­up growth                                      30           14

SPSS – Survival Analysis 

Kittipong MD,MBA,PhD  7 

12  Catch­up growth       .3033         .0694            31           13  13    Catch­up growth                                      32           12  13    Catch­up growth       .2567         .0661            33           11  20    Censor  33           10  21    Catch­up growth                                      34            9  21    Catch­up growth       .2053         .0620            35            8  22    Censor  35            7  25    Censor                                               35            6  26    Censor                                               35            5  28    Censor  35            4  29    Censor                                               35            3  32    Catch­up growth       .1369         .0695            36            2  32    Censor  36            1  53    Censor                                               36            0 

Number of Cases:  45        Censored:   9      ( 20.00%)   Events: 36 

Survival Time    Standard Error   95% Confidence Interval  Mean:  14                   3     (        8,        19 )  (Limited to       53 )  Median:          4                   1     (        2,         6 )

Kittipong MD,MBA,PhD  8 

SPSS – Survival Analysis 

Survival Function  1.2 

1.0 

.8 

.6 

Cum Survival 

.4 

.2  Surv iv al Functio n  C ensored 

0.0  0 

10 

20 

30 

40 

50 

60 

T IME 

Hazard Function  2.5 

2.0 

1.5 

1.0 

Cum Hazard 

.5 

0.0  Survival Funct ion  ­.5 

Censored  0 

10 

20 

30 

40 

50 

60 

Time to catch­up grow th in month 

ถาตองการเปรียบเทียบ Survival function ระหวางตัวแปร ใหเลือกตัวแปรนั้นใสชอง Factor:____  ในกรณีนี้ตองการเปรียบเทียบ Sex จึงเลือก Sex ใสในชอง Factor:_____  กด Compare Factor…

SPSS – Survival Analysis 

Kittipong MD,MBA,PhD  9 

เลือกสถิตทิ ี่ใชเปรียบเทียบในชอง Test Statistics ไดแก  Log rank  :  Weighting all time points the same.  Breslow  :  Weighting all time points by the number of cases at risk at each time  point.  Tarone-Ware:  Weighting all time points by the square root of the number of cases at risk  at each time point.  เลือกรูปแบบการนําเสนอคาสถิติ ดังนี้  Pooled over strata: A single test is computed for all factor levels, testing for equality of  survival function across all levels of the factor variable.  Pairwise over strata:  A separate test is computed for each pair of factor levels when a pooled  test shows non-equality of survival functions.  For each stratum:  A separate test is computed for group formed by the stratification  variable.  Pairwise for each stratum:  A separate test is computed for each pair of factor variable, for each  stratum of the stratification variable. 

กด Continue ……….. กด OK

SPSS – Survival Analysis 

Kittipong MD,MBA,PhD 10 

Kaplan­Meier  (ปรับ Font เปน “Courier New” size “8”)  Survival Analysis for TIME     Time to catch­up growth in month  Factor SEX = Male  Time      Status             Cumulative    Standard    Cumulative     Number  Survival      Error        Events      Remaining  1    Catch­up growth                                       1           18  1    Catch­up growth                                       2           17  1    Catch­up growth                                       3           16  1    Catch­up growth       .7895         .0935             4           15  2    Catch­up growth                                       5           14  2    Catch­up growth  6           13  2    Catch­up growth       .6316         .1107             7           12  4    Catch­up growth                                       8           11  4    Catch­up growth  9           10  4    Catch­up growth                                      10            9  4    Catch­up growth       .4211         .1133            11            8  6    Catch­up growth  12            7  6    Catch­up growth       .3158         .1066            13            6  12    Catch­up growth                                      14            5  12    Catch­up growth                                      15  4  12    Catch­up growth       .1579         .0837            16            3  20    Censor                                               16            2  25    Censor                                               16            1  32    Catch­up growth       .0000         .0000            17            0  Number of Cases:  19        Censored:   2      ( 10.53%)   Events: 17  Survival Time    Standard Error   95% Confidence Interval  Mean:            9                   3  (        4,        14 )  Median:          4                   1     (        2,         6 )  Survival Analysis for TIME     Time to catch­up growth in month  Factor SEX = Female  Time      Status             Cumulative    Standard    Cumulative     Number  Survival      Error        Events      Remaining  1    Catch­up growth                                       1           25  1    Catch­up growth                                       2           24  1    Catch­up growth                                       3           23  1    Catch­up growth       .8462         .0708             4           22  2    Catch­up growth                                       5           21  2    Catch­up growth                                       6           20  2    Catch­up growth                                       7           19  2    Catch­up growth                                       8           18  2    Catch­up growth  9           17  2    Catch­up growth       .6154         .0954            10           16  3    Catch­up growth       .5769         .0969            11           15  4    Catch­up growth  12           14  4    Catch­up growth       .5000         .0981            13           13  4    Censor                                               13           12  5    Catch­up growth       .4583         .0983  14           11  6    Catch­up growth       .4167         .0978            15           10  13    Catch­up growth                                      16            9  13    Catch­up growth       .3333         .0944            17  8  21    Catch­up growth                                      18            7  21    Catch­up growth       .2500         .0872            19            6  22    Censor                                               19            5  26    Censor                                               19            4  28    Censor                                               19            3  29    Censor                                               19            2  32    Censor                                               19            1  53    Censor                                               19            0  Number of Cases:  26        Censored:   7      ( 26.92%)   Events: 19  Survival Time    Standard Error   95% Confidence Interval  Mean:           18                   4     (        9,        26 )  (Limited to       53 )  Median:          4                   2     (        0,         8 )

Kittipong MD,MBA,PhD 11 

SPSS – Survival Analysis 

Survival Analysis for TIME     Time to catch­up growth in month  Total       Number        Number         Percent  Events       Censored       Censored  SEX            Male             19           17             2           10.53  SEX            Female           26           19             7           26.92  Overall                           45           36             9           20.00 

Test Statistics for Equality of Survival Distributions for SEX 

Statistic        df       Significance  Log Rank           1.18        1           .2773  Breslow             .43        1           .5113  Tarone­Ware         .69        1           .4063

Kittipong MD,MBA,PhD 12 

SPSS – Survival Analysis 

Survival Functions  1.2 

1.0 

.8 

.6 

Cum Survival 

.4 

Sex of new born  Female 

.2 

Female­censored  0.0 

Male 

­.2 

Male­censored  0 

10 

20 

30 

40 

50 

60 

Time to catch­up grow th in month 

Hazard Function  2.0 

1.5 

1.0 

Sex of new born 

.5 

Cum Hazard 

Female  Female­censored 

0.0 

Male  ­.5 

Male­censored 0 

10 

20 

30 

40 

Time to catch­up grow th in month 

50 

60 

SPSS – Survival Analysis 

Kittipong MD,MBA,PhD 13 

Cox Regression  Click Analyze -> Survival -> Cox Regression…  เลือกตัวแปรที่เปนเวลาใสชอง Time: _______ ในที่นี้ใสตัวแปร “time”  เลือกตัวแปรตามใสชอง Status: ________ ในทีน่ ี้ใสตัวแปร “outcome” แลวกด Define Event…  เพื่อระบุคาของตัวแปรที่สนใจหรือ Failure ในที่นี้กําหนดเปนน้ําหนักของทารก > 10 th  percentiles  (catch up growth) ซึ่งมีคาเทากับ 1  เลือกตัวแปรตนใสชอง Covariates:________  กด Categorical... เพื่อแปลงตัวแปร Category เปนตัวแปรหุนหรือ Dummy Variable พรอมทั้ง  เลือก Reference Category:________ ถาใหคานอยเปนคาอางอิงเลือก First ถาใหคามากเปนคา  อางอิงเลือก Last แลวกด Change 

กด Continue  เลือก Method:________ ในที่นใี้ ชวิธี Backward:Wald  กด Options… เพื่อกําหนดเกณฑในการคัดเลือกตัวแปรจากคา Probability for Stepwise หรือ p-  value ของ Wald Statistic โดยวิธีการ Backward จะเริ่มจาก Full model แลวทําการคัดตัวแปร  เขา-ออกตามเกณฑ

SPSS – Survival Analysis 

กด Continue 

กด OK

Kittipong MD,MBA,PhD 14 

Kittipong MD,MBA,PhD 15 

SPSS – Survival Analysis 

Cox Regression 

ขั้นตอนที่ 1  Case Processing Summary นําเสนอภาพรวมของจํานวนกลุมตัวอยางทีน่ ํามาวิเคราะห  Case Processing Summary  N  Cases available in analysis 

Event(a)  Censored  Total 

Cases dropped 

Percent 

35  9 

77.8%  20.0% 

44 

97.8% 

Cases with missing values  Cases with negative time  Censored cases before the earliest event in a stratum 

1  0 

2.2%  .0% 



.0% 

Total 



2.2% 

45 

100.0% 

Total  a  Dependent Variable: Time to catch­up growth in month 

Categorical Variables Codings นําเสนอตัวแปรที่เปน category ตาม code ที่ใหไว เชน Male,  Normal  labour,  First  Gravida,  และ No  diseases  เปน Reference  category  เพราะมี  parameter coding เปน 0 ตามที่เลือกไว (first reference category)  Categorical Variable Codings(b,c,d,e)  Frequency  SEX(a) 

(2) 

19 



2=Female 

2=> 1 Gravida 

25  19  5  20  27  17 

1  0  1  0  0  1 

0=No diseases  1=Congenital anomalies 

38  6 

0  1 

MODE(a) 

0=Normal labour 

G(a) 

1=Forceps or Vaccuum extraction  2=Cesarean section  1=First Gravida 

DIS(a) 

(1) 

1=Male 

a  Indicator Parameter Coding  b  Category variable: SEX (Sex of newborn)  c  Category variable: MODE (Mode of delivery)  d  Category variable: G (Number of gravidity)  e  Category variable: DIS (Diseases of newborn)

0  0  1 

Kittipong MD,MBA,PhD 16 

SPSS – Survival Analysis 

ขั้นตอนที่ 2  Block 0: Beginning Block 

นําเสนอ Null Model คือ model ไมมีตัวแปรตนรวมอยูใน model  Omnibus Tests of Model Coefficients ดูคา -2 Log likelihood (Deviance) คา Deviance ของ  model ยิ่งมีคาต่ําแสดงวา model นั้นยิ่งมีความเหมาะสม  Omnibus Tests of Model Coefficients  ­2 Log  Likelihood  226.059 

ขั้นตอนที่ 3  Block 1: Method = Backward Stepwise (Wald) 

Omnibus Tests of Model Coefficients เปนวิธีทดสอบสมมติฐาน H 0:  b 1=  b 2=b    3=…….. =0    ผลการวิเคราะหพบวา Overall (score) คา sig. <0.05 จึงปฏิเสธสมมติฐาน H 0  แสดงวาคา b  หรือสัมประสิทธิ์ของตัวแปรตนอยางนอย 1 ตัวมีคาไมเทากับ 0 แสดงวา model มีอยูจริง (แตถา  คา sig.>0.05 แสดงวายอมรับสมมติฐาน H 0  แสดงวาคา b หรือสัมประสิทธิ์ของตัวแปรตนทุกตัวมี  คาเทากับ 0 นั่นคือ model นี้ไมมีอยูจริง)  Omnibus Tests of Model Coefficients(f,g) 

Step 

­2 Log  Likelihood 

Chi­square 

df 

1(a)  2(b) 

207.455  207.656 

20.622  19.424 

8  7 

.008  .007 

3(c)  4(d) 

208.305  208.839 

19.191  18.139 

6  5 

5(e) 

210.695 

16.338 



Overall (score) 

Change From Previous Step 

Change From Previous Block 

Chi­square 

df 

Chi­square 

df 

18.604  .201 

8  1 

.017  .654 

18.604  18.403 

8  7 

.017  .010 

.004  .003 

.650  .533 

1  1 

.420  .465 

17.753  17.220 

6  5 

.007  .004 

.003 

1.856 



.173 

15.364 



.004 

Sig. 

Sig. 

a  Variable(s) Entered at Step Number 1: MAGE  SEX       MODE      G         GA        DIS       W0  b  Variable Removed at Step Number 2: GA  c  Variable Removed at Step Number 3: MAGE  d  Variable Removed at Step Number 4: DIS  e  Variable Removed at Step Number 5: G  f  Beginning Block Number 0, initial Log Likelihood function: ­2 Log likelihood: 226.059  g  Beginning Block Number 1. Method = Backward Stepwise (Wald)

Sig. 

Kittipong MD,MBA,PhD 17 

SPSS – Survival Analysis 

Variables in the Equation เปนขั้นตอนที่นําเสนอตัวแปรตนใน model ที่ใชพยากรณตัวแปรตาม  ดวยวิธีการคัดเลือกตัวแปร Backward Stepwise คา Exp(B) ในตารางคือคา Hazard ratio  Variables in the Equation  B  Step 1  MAGE  SEX 

SE 

GA  DIS  W0 

df 

Sig. 

Exp(B) 

95.0% CI for Exp(B) 

.035 

.042 

.715 



.398 

1.036 

Lower  .954 

Upper  1.125 

­1.123 

.464 

5.870 



.015 

.325 

.131 

.807 

2  1 

.148  .482 

MODE  MODE(1)  MODE(2)  G 

Wald 

.458 

.652 

3.827  .494 

1.581 

.441 

5.671 

­.711  ­.706  .133 

.473  .508  .295 

2.260  1.929  .203 

1  1  1 

.133  .165  .652 

.491  .494  1.142 

.194  .182  .640 

1.241  1.337  2.038 

­.452 

.531 

.724 



.395 

.636 

.225 

1.802 

1.963 

1.186 

2.740 



.098 

7.118 

.697 

72.719 

Step 2  MAGE 

.034 

.042 

.655 



.418 

1.034 

.953 

1.123 

SEX  MODE 

­1.130 

.468 

5.831  5.487 

1  2 

.016  .064 

.323 

.129 

.808 

MODE(1)  MODE(2) 

.525  ­.764 

.634  .459 

.687  2.776 

1  1 

.407  .096 

1.691  .466 

.488  .189 

5.857  1.144 

G  DIS 

­.708  ­.430 

.513  .527 

1.908  .669 

1  1 

.167  .414 

.493  .650 

.180  .232 

1.345  1.825 

W0 

2.224 

1.067 

4.344 



.037 

9.249 

1.142 

74.907 

­1.065 

.459 

5.382  5.439 

1  2 

.020  .066 

.345 

.140 

.848 

MODE(1) 

.572 

.637 

.805 



.369 

1.771 

.508 

6.171 

MODE(2)  G  DIS 

­.717  ­.502  ­.372 

.444  .446  .525 

2.604  1.267  .503 

1  1  1 

.107  .260  .478 

.488  .605  .689 

.204  .253  .246 

1.166  1.451  1.928 

W0 

2.123 

1.063 

3.989 



.046 

8.358 

1.040 

67.152 

­.997 

.452 

4.879  5.416 

1  2 

.027  .067 

.369 

.152 

.894 

Step 3  SEX  MODE 

Step 4  SEX  MODE  MODE(1)  MODE(2)  G  W0  Step 5  SEX  MODE 

.565 

.640 

.777 



.378 

1.759 

.501 

6.170 

­.696  ­.582  2.041 

.438  .431  1.033 

2.530  1.819  3.900 

1  1  1 

.112  .177  .048 

.498  .559  7.695 

.211  .240  1.016 

1.175  1.302  58.313 

­.744 

.403 

3.414 



.065 

.475 

.216 

1.046 

2  1 

.040  .121 

2.488 

.787 

7.862 

1  1 

.183  .023 

.568  10.265 

.248  1.372 

1.305  76.802

MODE(1) 

.911 

.587 

6.433  2.410 

MODE(2)  W0 

­.565  2.329 

.424  1.027 

1.775  5.143 

Kittipong MD,MBA,PhD 18 

SPSS – Survival Analysis  Variables not in the Equation(a,b,c,d)  Score  Step 2 

GA 

Step 3  Step 4 

MAGE  GA  MAGE  GA  DIS 

Step 5 

MAGE  G  GA  DIS 

df 

Sig. 

.204  .657  .143  .471  .114 

1  1  1  1  1 

.652  .418  .705  .493  .736 

.507 



.476 

.028  1.842 

1  1 

.868  .175 

.116 



.733 

1.026 



.311 

a  Residual Chi Square = .204 with 1 df Sig. = .652  b  Residual Chi Square = .857 with 2 df Sig. = .651  c  Residual Chi Square = 1.382 with 3 df Sig. = .710  d  Residual Chi Square = 3.190 with 4 df Sig. = .527  Survival Table 

Time 

Baseline Cum Hazard 

At mean of covariates  Survival 

SE 

Cum Hazard 



.002 

.851 

.043 

.161 

2  3 

.005  .006 

.650  .622 

.063  .066 

.431  .474 



.009 

.455 

.069 

.788 

5  6 

.010  .013 

.423  .332 

.070  .070 

.859  1.103 

12 

.017 

.243 

.063 

1.415 

13  21  32 

.020  .024  .031 

.186  .133  .079 

.058  .050  .045 

1.679  2.020  2.536 

Covariate Means  Mean  MAGE  SEX  MODE(1)  MODE(2)  G  GA  DIS  W0 

27.705  .568  .114  .455  .386  37.841  .136  2.145 

เปลี่ยนวิธีการคัดเลือกตัวแปรตนใน model เปน Enter  เลือก Method: Enter  กด OK

Kittipong MD,MBA,PhD 19 

SPSS – Survival Analysis 

Cox Regression 

ขั้นตอนที่ 1 และขั้นตอนที่ 2 จะเหมือนกับวิธี Backward:Wald 

ขั้นตอนที่ 3  Block 1: Method = Enter  Omnibus Tests of Model Coefficients(a,b)  ­2 Log  Likelihood 

207.455 

Overall (score)  Chi­square  df  20.622  8 

Change From Previous Step 

Sig.  Chi­square  df  .008  18.604  8 

Change From Previous Block 

Sig.  Chi­square  df  .017  18.604  8 

Sig.  .017 

a  Beginning Block Number 0, initial Log Likelihood function: ­2 Log likelihood: 226.059  b  Beginning Block Number 1. Method = Enter 

Variables in the Equation  B 

SE 

Wald 

df 

Sig. 

Exp(B) 

95.0% CI for Exp(B) 

MAGE 

.035 

.042 

.715 



.398 

1.036 

Lower  .954 

Upper  1.125 

SEX  MODE 

­1.123 

.464 

5.870 



.015 

.325 

.131 

.807 

3.827 



.148 

MODE(1) 

.458 

.652 

.494 



.482 

1.581 

.441 

5.671 

MODE(2)  G  GA 

­.711  ­.706  .133 

.473  .508  .295 

2.260  1.929  .203 

1  1  1 

.133  .165  .652 

.491  .494  1.142 

.194  .182  .640 

1.241  1.337  2.038 

DIS 

­.452 

.531 

.724 



.395 

.636 

.225 

1.802 

W0 

1.963 

1.186 

2.740 



.098 

7.118 

.697 

72.719 

Survival Table 

Time 

Baseline Cum Hazard 

At mean of covariates  Survival 

SE 

Cum Hazard 

1  2 

.000  .000 

.858  .655 

.041  .063 

.153  .422 

3  4 

.000  .000 

.628  .455 

.066  .069 

.466  .787 

5  6 

.000  .000 

.421  .319 

.070  .070 

.864  1.144 

12 

.000 

.222 

.063 

1.503 

13  21 

.000  .000 

.166  .114 

.058  .047 

1.794  2.170 

32 

.000 

.069 

.042 

2.676

SPSS – Survival Analysis  Covariate Means  Mean  MAGE  SEX  MODE(1)  MODE(2)  G  GA  DIS  W0 

27.705  .568  .114  .455  .386  37.841  .136  2.145

Kittipong MD,MBA,PhD 20