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图解：轻松掌握平行趋势检验图的应用与解读

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在统计分析中，平行趋势检验图是一种非常实用的工具，它主要用于评估比较组之间是否存在平行趋势，这在很多统计模型中是一个重要的前提条件。下面，我将通过一系列的图解来帮助大家轻松掌握平行趋势检验图的应用与解读。

什么是平行趋势检验？

平行趋势检验主要用于检验两个或多个比较组在某个时间段内的发展趋势是否相同。在生存分析中，这通常用于评估不同治疗或干预措施对生存时间的影响是否具有可比性。

应用场景

  1. 临床试验：在临床试验中，研究者需要确保对照组和实验组在基线特征上具有相似的趋势，以确保结果的可靠性。
  2. 流行病学研究：在流行病学研究，平行趋势检验可以帮助研究者确定不同暴露组在疾病发生风险上的趋势是否一致。

制作平行趋势检验图

步骤 1：收集数据

首先，你需要收集两组或多组的数据，这些数据应该包括时间点和事件发生的情况。

步骤 2：绘制生存曲线

使用Kaplan-Meier方法绘制生存曲线。对于每组数据，计算生存函数，并绘制相应的生存曲线。

import matplotlib.pyplot as plt
import lifelines as ll

# 假设这是两组数据
data1 = ll.TimingEventData(t=[1, 2, 3, 4, 5], e=[0, 0, 1, 0, 0])
data2 = ll.TimingEventData(t=[1, 2, 3, 4, 5], e=[0, 1, 0, 1, 0])

surv1 = ll.Flexsurvfit(data=data1)
surv2 = ll.Flexsurvfit(data=data2)

fig, ax = plt.subplots()
surv1.plot(ax=ax, label='Group 1')
surv2.plot(ax=ax, label='Group 2')
plt.title('Survival Curves')
plt.legend()
plt.show()

步骤 3：绘制平行趋势检验图

在生存曲线的基础上，可以进一步绘制平行趋势检验图。这通常是通过将生存曲线绘制在同一张图上，并对其中一条曲线进行水平缩放来实现的。

# 水平缩放第二组数据的生存曲线
ax2 = ax.twinx()
surv2.fit.plot(ax=ax2, alpha=0.5)

# 添加参考线
for t in data1.t:
    ax.axvline(x=t, color='gray', linestyle='--')

plt.show()

解读平行趋势检验图

  1. 观察趋势：首先，观察两组数据的生存曲线是否平行。如果平行，则表明可能存在平行趋势。
  2. 评估差异：如果生存曲线不平行，需要进一步分析差异的原因，并考虑是否对结果产生影响。

总结

通过上述图解，我们可以看到，平行趋势检验图是一种简单而有效的工具，可以帮助我们评估比较组之间是否存在平行趋势。在实际应用中，正确解读平行趋势检验图对于确保统计结果的可靠性至关重要。

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