生存分析的方法与应用

生命表法作为最早出现且一直被广泛使用的生存分析方法，早在18世纪就已经应用于研究之中，其他生存分析方法也于20世纪50年代末、60年代初陆续出现（Allison，2017）。生存分析能揭示事件发生的风险随经历的时间的模式变化，能探究事物的因果关系（Guo，2010），还可以有效分析不完全的历时数据（Klein et al.，2003）。Douglas认为生存分析是一类涉及分析质变的形式和决定因素的技术。更具体地说，生存分析的重点是探索事件发生的时间和与该时间相关的协变量（Luke，1993）。事件指的是一个状态向另一个状态的转变，也可以理解为是初始状态向目标状态的改变。例如，职业变迁研究中，新上岗工人（状态一）工作到离职（状态二）；婚育史研究中，结婚（状态一）到生育（状态二）；疾病转归研究中，发病（状态一）到痊愈（状态二）。为了加深对生存分析的理解，我们要介绍生存分析的三个要素。

（1）终点事件，指研究者所关心的研究对象出现的特定结局。例如，死亡、疾病复发、结婚、生育、升职、破产等事件。

（2）观察起点，可以是研究期间某个事件的发生。介绍观察起点时，我们要介绍一个概念：风险集（risk set），表示每一个时间点有可能出现某种风险的个体的集合。在生存分析中，发生起点事件意味着进入风险集，这里的风险意味着发生终点事件。需要注意的是，风险集的大小是会变动的，若以年为生存时间的单位，每一年年初的风险集数量为前一年年初风险集的数量减去该年终点事件发生的数量和删失的数量。例如，在2009年开始的某种疾病转归研究中，以“死亡”为终点事件，以年为生存时间的单位，观察起点设定为疾病的确诊时间，确诊意味着进入可能因为此种疾病而死亡的风险集，2011年年初风险集的数量即为2010年年初风险集的数量减去2010年年间因此病发生死亡的病例数和删失数。

（3）生存时间（survival time），表示从起始事件到终点事件所经历的时间间隔或者没有出现终止事件产生删失的时间间隔。生存时间按照结局状态可以有两个类型：完全数据和删失数据。完全数据是指从观察起点到终点事件所经历的时间长度；删失数据是指在研究期间，由于各种原因未能观察到终点事件的发生，即无法得知从观察起点到终点事件所经历的确切时间长度。(www.xing528.com)

有研究者称，生存分析就是在风险期内未发生目标事件的生存时间分析（杜本峰，2008）。例如，在离婚研究中，研究者关注的是离婚未发生时，婚姻持续的时间长短。此外，生存时间有着不同的时间度量单位。例如，良性肿瘤患者的生存时间研究常以年为单位，恶性肿瘤患者生存时间的研究常以月为单位。当生存时间度量单位足够小时，我们通常认为时间是在连续范围内测量的，我们称之为连续时间；当度量单位比较大，这种相对宽的时间区间单位我们称之为离散时间。

生存分析方法可以按照不同维度进行分类。从生存时间的维度，可分为连续时间模型和离散时间模型；从用途的维度，可以分为分布法和回归法；从事件发生的维度，可以分为重复事件（例如工作变迁）和非重复事件（例如死亡）；从数据分布类型的维度，可以分为参数法、非参数法和半参数法。本章节主要是着重介绍生存分析方法中的非参数法和半参数法。生存分析适用于各个研究研究领域，在不用的领域名称有所不同。例如，在社会科学领域称为事件史分析，可用于分析事件的发生及其相关因素（Yamaguchi，1991）；在工程研究领域可称为可靠性分析或故障时间分析，可用于机器和电子零件故障等方面研究。