【发布时间】:2013-07-20 07:45:08
【问题描述】:
我在这里发布的问题与另一个question I posted two days ago about gompertz aging analysis. 密切相关
我正在尝试构建一个生存对象,请参阅 R 中的 ?Surv。这有望用于执行 Gompertz 分析以产生两个值的输出(有关详细信息,请参阅原始问题)。
我有来自苍蝇实验的生存数据,该实验检查了各种基因型的衰老率。这些数据以多种布局形式提供给我,因此您可以选择哪种布局最适合您。
一个数据框(wide.df)看起来像这样,其中每个基因型(Exp,其中有约 640 个)都有一行,并且从第 4 天到第 98 天按顺序水平排列,每个基因型都有新的死亡人数两天。
Exp Day4 Day6 Day8 Day10 Day12 Day14 ...
A 0 0 0 2 3 1 ...
我用这个来做例子:
wide.df2<-data.frame("A",0,0,0,2,3,1,3,4,5,3,4,7,8,2,10,1,2)
colnames(wide.df2)<-c("Exp","Day4","Day6","Day8","Day10","Day12","Day14","Day16","Day18","Day20","Day22","Day24","Day26","Day28","Day30","Day32","Day34","Day36")
另一个版本是这样的,每天每个'Exp'都有一行,并记录当天的死亡人数。
Exp Deaths Day
A 0 4
A 0 6
A 0 8
A 2 10
A 3 12
.. .. ..
做这个例子:
df2<-data.frame(c("A","A","A","A","A","A","A","A","A","A","A","A","A","A","A","A","A"),c(0,0,0,2,3,1,3,4,5,3,4,7,8,2,10,1,2),c(4,6,8,10,12,14,16,18,20,22,24,26,28,30,32,34,36))
colnames(df2)<-c("Exp","Deaths","Day")
每个基因型中大约有 50 只苍蝇。我现在需要帮助的是如何从上述数据框之一转换为有效的生存对象。这个物体是什么样子的?以及如何从上面顺利到达生存对象?
【问题讨论】:
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是否有任何审查意见?如果有,每天审查多少?
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@gung 生存对象中的审查是什么意思?这是让我感到困惑的事情之一!
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想象一下,您想知道苍蝇的平均寿命。所以你会得到一堆刚出生(孵化?)的苍蝇,观察它们长达 30 天。有些苍蝇在第 4 天死亡,有些在第 10 天死亡,等等。到第 30 天,只有 1 只苍蝇还活着。关于这只苍蝇的寿命,你所知道的只是它在第 30 天还活着,所以它的寿命大于 30 天,但你不知道实际数字。这只苍蝇在第 30 天被审查。
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您说实验持续了 98 天,但最后一个事件是在第 38 天。我们是否应该假设在第 98 天进行了观察并且没有进一步的死亡?或者我们应该假设在这种情况下观察的总数是 55,这意味着你没有审查,并且在实验结束时所有的苍蝇都死了。
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@dwin 这只是一个虚拟数据集,在真实数据中,每个基因型通常有 50 只苍蝇,但有些丢失/杀死等,所有 32000 只苍蝇在 98 天内死亡,平均为 60 天
标签: r survival-analysis