生存分析是研究必然事件随时间的发生规律的一种统计方法。事实上，很多实验数据都是时间相关的必然事件，利用生存分析可以得到这些事件发生的时间特征。
在一定的观察期内，动物的死亡是一个必然事件，但是观察得到的数据可能会有两种情形，一种是观察到动物因注射药物而死亡，这时可以记录下动物的存活时间，这种数据称之为完全数据。
另外一种情形是动物遗失或死于其他原因或观察期结束时目标依然存活，这时无法准确得到动物的存活时间，这种数据称之为不完全数据或截断数据。
由于截断数据的存在，我们就要使用一些特殊的分析方法来获得有关信息，比如生存分析。其主要形式包含K-M曲线和COX模型估计。
接下来给大家介绍origin进行生存分析的具体方法：
1.K-M曲线
1.建立数据簿
2. 选择要进行的分析，菜单栏里点击statistics，选择survival analysis里的K-M选项。
3. 在下图指示下在input模块下按图进行设置，其中censoring value是选择至少一个截断数据，应如实选择。
4. 在survival tables模块下，选择完全数据和截断数据的汇总信息、生存估计、四分位估计和均值估计。
5. 在survival plot输出图像模块下选择，注意一点的是第二项与后一项不能同时选择
6. 在equality test(存活分布的齐性检验)中按下图进行选择，对两种或两种以上的数据起作用，也就是索引列至少有两个值。共三种方法检测各组数据的存活分布是否相同。
7. 在output输出结果的位置选择中按下图进行选择后。
8. 点击ok，就可以得到分析报表。
2.COX模型估计
这是一种比例风险模型，通过对风险函数的回归分析来预测风险随影响因素X的变化。通过回归分析，终可以确定出与存活相关的因素，并给出因素的作用强度。
在下一级对话框中，类比K-M进行选择。
选择完毕后点击ok出现统计分析数据。
怎么样?学会了吧?赶紧来试试吧!
