对于生存数据，1958年，E. L. Kaplan 和 Paul Meier 两位教授介绍了一种全新的、解决随访期间右删失 (right censoring) 问题的生存分析方法，被称作Kaplan-Meier方法。这种方法精确地记录并利用每个个体发生终点事件的具体时间，在任何一个终点事件发生的时间点计算出一个新的、基于之前所有信息的总生存率 (Cumulative survival) 。

相比于之前使用的寿命表法（Life-table method），这种方法更加充分地利用了信息，给出更准确的统计量。同时，作为一种非参数估计方法，不要求总体的分布形式，因此非常适合生存分析时使用。Kaplan-Meier 曲线(简称K-M曲线) 还可以很直观地表现出两组或多组的生存率或死亡率，非常适合在文章中进行展示。因此，K-M曲线也成为了临床研究中最常用的方法之一。

Why Stata?

Stata软件在进行生存分析的过程中具有很强大的功能。无论是 K-M曲线，还是Cox回归分析，甚至是一些更加复杂的参数分析，Stata都可以轻松完成。

相比于SPSS，Stata的可重复性更强，图像更加美观；而相比于R语言，Stata的代码又更加简便、易懂、上手快，甚至可以完全使用窗口菜单完成，非常适合有科研追求的医生入门。

今天，我们就一起来学习一下生存分析中的第一步、也是最重要的步骤之一：K-M曲线的绘制和Logrank检验。

我们将使用Stata自带的一个模拟的药物临床试验的数据集进行所有的演示，请大家在Command对话框中输入webuse drugtr以调入这个数据集。

屏幕显示：

请注意：Stata已经将这个数据集设置成了生存数据的格式，导入数据集后，请大家首先输入stset, clear命令恢复成普通的数据格式。这样才是我们在临床研究中见到的数据结构，我们将在Step 2中学习如何将其转换成生存数据格式。