生存率の計算法。
| t | 治療開始から死亡までの時間（生存期間） |
| n | その期間当初の生存数 |
| r | その期間の死亡数 |
| n-r | その期間終了時点での生存数 |
| r/n | その期間での死亡割合 |
| | その期間での生存割合 |
| | その期間での累積生存割合 |
したがって次のように書かれる
検定はログランク検定あるいは一般化ウイルコクソン検定で行い、ハザード比をCox比例ハザードモデルで出す。
データ構造は
| time | status | x |
| 生存時間、またはセンサーまでの時間 | フラグ(0;打ち切り、1;イベント) | 群名 |
で、
library(survial) myData$time2 <- Surv(myData$time, myData$status) result <- survfit(time2~x, data=myData) plot(result, col=c(1,2))
時間tiになった時点でのA,B群の無再発例数をnai, nbiとし、時間tiで再発した例数をoai, obiとすると、両群をプールした再発率qiは
各群の期待再発数は
