在本实验中，我们将探讨如何使用SAS进行生存分析，主要涉及生命表法、乘积极限法、风险曲线、负对数曲线、负对数的对数曲线的绘制以及非参数性检验和COX回归分析。以下是每个部分的详细说明：
1. **生命表法(Life Table, LT)**:
不区分A组和B组，我们首先计算各时间段内的存活人数、死亡人数和存活率。生命表法用于描述样本随时间的生存状态，计算生存概率和生存曲线。时间间隔分为0-90天、90-180天、180天-270天、270天-360天、360-540天、540-~天，通过SAS程序可以自动化这一过程，并绘制相应的生存曲线。
2. **乘积极限法(Proportional Hazards, PL)**:
区分A组和B组，我们可以利用乘积极限法分别计算两组的生存函数。这方法允许我们比较不同组别间的生存差异，同时估计每组的平均预期生存时间和中位数生存时间。SAS程序会生成这些统计量，并据此绘制生存曲线。
3. **风险曲线、负对数曲线、负对数的对数曲线**:
风险曲线描绘了随时间变化的风险比例，而负对数曲线和负对数的对数曲线则有助于观察风险比例的变化趋势。SAS提供绘图功能，可以帮助我们可视化这些曲线，进一步分析A、B两组的风险差异。
4. **非参数性检验(Kaplan-Meier Estimator)**:
通过Kaplan-Meier方法，我们可以检验A、B两组在生存时间上的显著差异，无需假设数据分布。SAS的PROC LIFETEST或PROC SURVEYMEANS可以执行这种检验，输出结果包括生存曲线和Logrank检验的p值。
5. **COX回归分析**:
COX回归模型用于探索协变量（如疗法和肾功能损害）对生存时间的影响。通过构建模型，我们可以得到风险比，从而判断疗法A相对于B以及肾功能损害是否为保护因素或危险因素。SAS的PROC PHREG可实现此分析，输出包括回归系数、标准误差、风险比和置信区间。
6. **自变量筛选的COX模型**:
通过逐步回归或类似方法，我们可以筛选出对生存时间有显著影响的自变量。这可能与原始模型（第5步）有所不同，但结果同样可靠。SAS的PROC PHREG可以通过设置选择模型的选项来实现这一目标。
完成以上步骤后，需要将所有分析结果整理成Word文档，包括SAS程序和输出截图。注意保持文件命名规范，确保按时提交。生存分析在医学研究中扮演着重要角色，它能帮助我们理解不同治疗方案对患者生存期的影响，为临床决策提供科学依据。
