1. R を使った Log-rank 検定 (自作データセットを使用)
2. R を使った生存曲線の作成 (自作データセットを使用)
3. 組み込みデータセットを使った Log-rank 検定

R を使った Log-rank test

統計パッケージ R を使い、実際に Log-rank test を行う方法を解説する。データフレームの作り方については、テキストファイルからのデータ読み込み を参照のこと。csv で以下のデータテーブルのような形で保存し、read.csv でそのファイルを読み込むのが手軽だと思う。

R で Log-rank test を行うには、少なくとも以下のデータが dataframe に含まれる必要がある。

• 生存時間
• 打ち切りの有無
• 群 (上に書いたように 2 群が基本)

簡略化のため、3 個体 x 2 群でデータフレームの例を示しておく。念のため、作り方は次の通り。

データテーブルは以下の通り。

グループ B は A の約 2 倍長生きで、6 番の個体のみ打ち切りであったというデータである。このデータの並べ方は重要。この他、性別や年齢など関連するデータがあるなら、列を追加してもよい (2)。

このようなデータフレーム test がある状態で、以下のように survival パッケージを読み込み、ログランク検定をかける。

生存時間分析では、まず Surv 関数を使い、これを survdiff 関数で解析するという方法をとる。

library(survival)
survdiff(Surv(time, censor) ~ group, data = test)

以下の例では、いったん survdiff の結果を test_stat に格納し、test_stat と入力することで結果を表示させている。

なお、上の結果からわかるように、得られる検定統計量は chi square value である。統計検定の英語表現 のページにまとめたように、上記の Log-rank 検定の結果を paper に記載するときの正式な表記法は、Log-rank test, chi-square = 5.2, p = 0.02 のようになる。

また、coxph にすると Cox ハザードモデルでの解析が行える。

library(survival)
coxph(Surv(time, censor) ~ group, data = test)

R を使った生存曲線の作成

survdiff でなく survfit という関数を使ってこれをプロットすれば、Kaplan-Meier カーブを作ることができる。

test_fit = survfit(Surv(time,censor)~group, data=test) plot(test_fit)

描画データは test_fit$surv というカラムに保存されているので、これを表示すれば最終的な生存率が何%であったかを知ることができる。

組み込みデータセットを使った Log-rank 検定

このページ によると、R で生存時間分析に適したデータセットは以下の 3 つである。

• MASS パッケージに含まれている gehan
• survival パッケージに含まれている leukemia
• survival パッケージに含まれている veteran

ここでは、veteran パッケージを使った例を示しておく。これは肺がん治療のデータを示したデータセットで、以下のような項目を含んでいる (2)。本当は 137 行あるが、1 から 10 行目のみ記載する。

• trt: 治療の種類。1 が standard (1-69 行)、2 が test (70-137 行)。
• celltype: がん細胞の種類。
• time: 生存時間。
• status: 1 が打ち切りなし、0 が打ち切り。
• karno: Karnofsky performance score
• diagtime: 診断されてから clinical trial までの時間
• age: 年齢
• prior: Clinical trial 前の治療の有無。0 が治療なし、10 が治療あり。

trt, time, status を使って解析する。

library(survival)
survdiff(Surv(time, status) ~ trt, data = veteran)

p = 0.9 なので、有意差なしという結果になる。グラフは以下の通り。線の色を変更するなど、グラフの見た目については plot 関数のページ を参照のこと。

test_fit = survfit(Surv(time, status) ~ trt, data = veteran) plot(test_fit)

References

1. 佐藤弘樹、市川度. 2013.

2. R で生存時間分析を行う. Link: Last access 2018/09/20.
3. Veterans' Administration Lung Cancer study. Link: Last access 2021/07/05.

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