SPSS软件是一些数据分析师常用的数据分析软件。当我们面对单一指标数据时，应该如何分析寿命的影响？接下来，我们将学习另一个生存分析模型——卡普兰-迈耶模型，可以用来分析单个指标对生存时间影响的差异。

操作方法：

1.卡普兰-迈耶模型设置

首先，让我们看一下我们的演示数据。数据按照运行方式指标分为两组。手术方式用0和1表示，有生存结果和生存时间两个因变量。生存结果为生存0，死亡1。存活时间代表手术后存活的总周数。

图1:演示数据在分析菜单中，找到生存分析项，然后点击“Kaplan-Meier”打开我们的KM模型设置界面。

图2: Kaplan-Meier接下来，我们在时间项中选择“生存时间”，在状态中选择生存结果，点击“定义事件”按钮，选择单个值，输入1作为值，然后点击继续返回到上一界面，将因子设置为单指标变量-操作模式。操作步骤见图3。

图3:点击3:KM设置的“比较因子”按钮，勾选“秩的对数”和“Breslo”作为组间比较方法，测试组间生存分布是否相同。

其中，“秩的对数”法对长期差异敏感；布雷斯洛对最近的分歧很敏感。因此，对于最初粘在一起并随时间变宽的生存曲线，“秩的对数”法比“布雷斯洛”法更容易得到显著的结果；相反，“布雷斯洛”方法对于生存曲线很容易得到显著的结果，这些生存曲线起初差别很大，但随着时间的推移越来越接近。

图4:比较因子在选项设置中设置。我们检查统计栏中的“平均和中位生存分析函数”和图栏中的“生存分析函数”，如图5所示。最后，单击继续并确定以生成模型分析结果。

图5:选项设置二。结果分析

最终的结果表如图6所示，共有三个表。我们主要看中间的表，从中可以看出，手术方式1的估计平均生存时间为19.846周，手术方式2的估计平均生存时间为7.376周。

图6:结果表除了以上三个表，我们还绘制了生存分析功能图，如图7所示。从图中可以看出，运行模式1的存活时间比运行模式2的存活时间长。

图7:生存函数分析图上述统计分析结果也表明，Kaplan-Meier模型在分析单指标因素对生存时间的影响时具有较好的准确性。