R语言绘制Kaplan-Meier生存曲线的详细教程_R语言技巧_统计与绘图_实用技巧

生存分析研究的是某个事件发生之前过去的时间，在临床研究中最常见的应用就是死亡率的估计(预测患者的生存时间)，不过生存分析也可以应用于其他领域如机械故障时间等。

在R中，survival包中有很多函数可以对生存数据进行建模，可以使用survfit()函数来估计删失数据的生存曲线，使用coxph()函数用来拟合Cox比例风险模型。

在survminer包中，可以使用plot()函数、ggsurvplot()函数用来绘制Kaplan-Meier生存曲线。

今天就来学习在R中使用ggsurvplot()函数绘制Kaplan-Meier生存曲线。

目录

1. 安装和加载R包
2. 导入内置数据集
3. 拟合生存曲线

3.1 创建生存对象
3.2 拟合曲线

4. 绘制基础曲线
5. 自定义曲线参数

5.1 增加中位生存时间
5.2 增加置信区间
5.3 绘制累计风险曲线
5.4 添加风险表
5.5 添加总患者生存曲线
5.6 自定义调色板

6. 美化生存曲线
7. survfit()函数
8. ggsurvplot()函数

8.1 主要参数
8.2 图标题和坐标轴标签
8.3 图例标题和位置
8.4 坐标轴范围、刻度间距
8.5 置信区间
8.6 P值文本大小和位置
8.7 删失点
8.8 生存表
8.9 生存图高度
8.10 字体样式

1. 安装和加载R包

绘制Kaplan-Meier生存曲线需要用到的R包：survminer和survival。

# 如果没有安装就先安装。
install.packages("survminer") # 安装survminer包
install.packages("survival") # 安装survival包
library(survminer) # 加载包
library(survival) # 加载包

2. 导入内置数据集

使用survival包的lung数据集进行演示。

data(lung) # 加载lung数据集
View(lung) # 查看数据集

下载.jpeg

lung数据集：NCCTG晚期肺癌患者的生存率。

inst # 机构代码；
time # 生存天数；
status # 生存状态，1为删失，2为死亡；
age # 年龄；
sex # 性别，1为男性，2为女性；
ph.ecog、ph.karno、pat.karno # 为病人和患者评分，这里用不到；
meal.cal # 进食时消耗的卡路里；
wt.loss # 最近6个月内的体重下降。

3. 拟合生存曲线

3.1 创建生存对象

在survival包中先使用Surv()函数创建生存对象，生存对象是将事件时间和删失信息合并在一起的数据结构。

attach(lung) # 绑定数据集
Surv(time,status) # 创建生存对象

下载 (1).jpeg

在上面输出的生存对象中，带"+"号的表示右删失数据。

3.2 拟合曲线

R中使用survfit()函数来拟合生存曲线。

fit <- survfit(Surv(time,status) ~ sex,  # 创建生存对象 
               data = lung) # 数据集来源
fit # 查看拟合曲线信息

下载 (2).jpeg

从上图可知，lung数据集中男性138例，女性90例；男性和女性发生感兴趣结局事件分别有112例和53例。男性和女性的中位生存时间分别为270天和426天。

还可以使用summary()函数输出更多详细信息。

summary(fit)

下载 (3).jpeg 显示部分信息

上图中survival为生存函数在生存时间点处的KM估计值。同时，输出结果中还给出了估计的标准误差和95%置信区间。

4. 绘制基础曲线

ggsurvplot(fit, data = lung)

5. 自定义曲线参数

5.1 增加中位生存时间

中位生存时间(median survival time)又称为生存时间的中位数，表示刚好有50%的个体其存活期大于该时间，是生存分析中常用的概括性统计量。

图解法是计算中位生存时间的方法。其利用生存曲线图，从纵轴生存率为50%处画一条与横轴平行的线，并与生存曲线相交，然后自交点画垂线与横轴相交，此交点对应的时间即为中位生存时间，图解法比较简单直观，但结果比较粗略。

ggsurvplot(fit, data = lung,
           surv.median.line = "hv") # 增加中位生存时间

下载 (4).jpeg

从图上可以看出，男性的中位生存时间小于女性，但是结果显示比较简单，在前面输出拟合曲线的信息时可以看到准确的中位生存时间结果。

5.2 增加置信区间

ggsurvplot(fit, data = lung,
           surv.median.line = "hv",  # 增加中位生存时间
           conf.int = TRUE) # 增加置信区间

下载 (5).jpeg

5.3 绘制累计风险曲线

ggsurvplot(fit, data = lung, 
           conf.int = TRUE, # 增加置信区间
           fun = "cumhaz") # 绘制累计风险曲线

下载 (6).jpeg

5.4 添加风险表

ggsurvplot(fit, data = lung,
           conf.int = TRUE,  # 增加置信区间
           risk.table = TRUE) # 添加风险表

下载 (7).jpeg

5.5 添加总患者生存曲线

ggsurvplot(fit, # 创建的拟合对象
           data = lung,  # 指定变量数据来源
           conf.int = TRUE, # 显示置信区间
           pval = TRUE, # 添加P值
           surv.median.line = "hv",  # 添加中位生存时间线
           add.all = TRUE) # 添加总患者生存曲线

下载 (8).jpeg

5.6 自定义调色板

ggsurvplot(fit, # 创建的拟合对象
           data = lung,  # 指定变量数据来源
           conf.int = TRUE, # 显示置信区间
           pval = TRUE, # 添加P值
           surv.median.line = "hv", # 添加中位生存时间线
           palette = "hue")  # 自定义调色板
可选调色板有 "grey","npg","aaas","lancet","jco", 
"ucscgb","uchicago","simpsons"和"rickandmorty".

6. 美化生存曲线

ggsurvplot(fit, # 创建的拟合对象
           data = lung,  # 指定变量数据来源
           conf.int = TRUE, # 显示置信区间
           pval = TRUE, # 添加P值
           surv.median.line = "hv",  # 添加中位生存时间线
           risk.table = TRUE, # 添加风险表
           xlab = "Follow up time(d)", # 指定x轴标签
           legend = c(0.8,0.75), # 指定图例位置
           legend.title = "", # 设置图例标题，这里设置不显示标题，用空格替代
           legend.labs = c("Male", "Female"), # 指定图例分组标签
           break.x.by = 100)  # 设置x轴刻度间距

下载 (14).jpeg

7. survfit()函数

survfit(formula, data, weights, subset, na.action,  
        stype=1, ctype=1, id, cluster, istate, timefix=TRUE,
        etype, error,  ...)

## 参数解释
formula # 形如 Surv(time,status) ~ sex 的公式
data # 变量来源的数据集 
weights # 观察值的权重
subset # 数据集的子集
na.action # 处理缺失值的函数
id # 识别观察对象个体的变量
etype # 事件的类型
...

8. ggsurvplot()函数

8.1 主要参数

ggsurvplot(fit, data = NULL, fun = NULL, color = NULL,
           palette = NULL, linetype = 1, conf.int = FALSE, 
           pval = FALSE, pval.method = FALSE, 
           test.for.trend = FALSE, surv.median.line = "none", 
           risk.table = FALSE, cumevents = FALSE,
           cumcensor = FALSE, tables.height = 0.25, 
           group.by = NULL, facet.by = NULL, add.all = FALSE, 
           combine = FALSE, ggtheme = theme_survminer(), 
           tables.theme = ggtheme, ...)

# 参数解释
fit # 拟合的生存曲线对象
data # 用来拟合生存曲线的数据集
fun  # 常用三个字符参数；"event"绘制累计风险概率图 (f(y)=1-y)；
# "cumhaz"绘制累计风险(HR)，"pct"绘制生存概率(用百分比表示)
color # 设置生存曲线的颜色。
# 如果只有1条曲线，则直接设置color="blue"；
# 如果有多条曲线，默认color="strata"，按分组为生存曲线着色；
# 也可以自定义调色板来设置曲线颜色。

palette # 调色板，默认"hue"。
# 可选调色板有"grey","npg","aaas","lancet", 
# "jco", "ucscgb","uchicago","simpsons"和"rickandmorty".
linetype = 1 # 设置曲线线型。可以按"strata"设置线型；
# 或按数字向量c(1, 2)或按字符向量c("solid", "dashed")设置
conf.int # 逻辑词；默认FASLE；为TRUE则绘制曲线置信区间

pval = FALSE # 逻辑词；为TRUE则将统计检验计算的p值添加到图上；
# 为数字，则直接指定P值大小，如pval = 0.03；
# 为字符串，则添加字符串到图上，如pval = "p-value: 0.031"
pval.method  # 逻辑词，是否添加计算p值的统计方法的文本；
# 只有当 pval = TRUE时, 才会在图上添加检验方法文本
test.for.trend # 逻辑词，默认为FALSE；
# 为TRUE则返回趋势p值的检验，趋势检验旨在检验生存曲线的有序差异
surv.median.line # 在中位生存时间点处绘制水平或垂直线的字符向量；
# 可用值有"none"、"hv"、"h"、"v"；其中v绘制垂直线，h绘制水平线。
risk.table = FALSE  # 逻辑词，图上是否添加风险表；
# "absolute" 显示处于风险中的绝对数量；
# "percentage" 显示处于风险中的百分比数量
# "abs_pct" 显示处于风险中的绝对数量和百分比
cumevents # 逻辑词，是否添加累积事件表
cumcensor # 逻辑词，是否添加累积删失表
tables.height = 0.25 # 生存曲线图下所有生存表的高度，数值0-1之间
group.by  # 包含分组变量名称的字符向量，向量长度≤2
facet.by # 字符向量，指定绘制分面生存曲线的分组变量(应≤2)的名称
ggtheme=theme_survminer() # 设置ggplot2主题，如theme_bw()
tables.theme # 作用于生存表的ggplot2主题名称
# 有theme_survminer、theme_cleantable()
add.all = FALSE # 逻辑词；是否添加总患者生存曲线到主生存图中

下载 (15).jpeg

8.2 图标题和坐标轴标签

title  # 图表标题
xlab, ylab # 分别指x轴和y轴标签

8.3 图例标题和位置

legend # 指定图例位置的字符向量："top"(默认),"bottom","left","right","none"等。
# legend="none" 表示移除图例；
# 图例位置也可用数字向量c(x，y)指定，x和y的值应在0到1之间。
legend.title  # 图例标题，如legend.title = "Sex"。
legend.labs # 指定图例标签的字符向量, 替换fit中strata的名称，顺序应与strata一致。
# 如 legend.labs = c("Male","Female")

8.4 坐标轴范围、刻度间距

break.time.by # 设定坐标轴刻度间距
break.x.by # 设定x轴刻度的间距，如break.x.by = 100
break.y.by # 设定y轴刻度的间距，如break.y.by = 0.2
surv.scale # 生存曲线的比例转换。允许的值为"default"或"percent"。
xlim, ylim # 指定x轴和y轴的范围，如xlim = c(0,30), ylim = c(0,1)
axes.offset # 逻辑词，默认为TRUE。为FALSE，则生存曲线图的坐标轴从原点开始。

8.5 置信区间

以下只有在conf.int = TRUE时才生效
conf.int.fill # 设置置信区间填充的颜色
conf.int.style # 设置置信区间的类型，有"ribbon"(默认),"step"两种。
conf.int.alpha # 数值，指定置信区间填充颜色的透明度；
# 数值在0-1之间，0为完全透明，1为不透明。

8.6 P值文本大小和位置

以下只有在pval = TRUE时才生效
pval.size # 指定p值文本大小的数字，默认为 5。
pval.coord # 长度为2的数字向量，指定p值位置x、y，如pval.coord=c(x,y)。
pval.method.size # 指定检验方法 log.rank 文本的大小
pval.method.coord # 指定检验方法 log.rank 文本的坐标
log.rank.weights # 计算log-rank检验p值的权重类型的名称。

8.7 删失点

censor # 逻辑词，默认为TRUE，在图上绘制删失点。
censor.shape # 数值或字符，用于指定删失点的形状；默认为"+"(3), 可选"|"(124)。
censor.size # 指定删失点形状的大小，默认为4.5。

8.8 生存表

所有生存表的常规参数。指定以下参数时，可应用于所有生存表（风险表、累积事件表和累积删失表）。

tables.col # 生存曲线图下所有表的颜色，默认为"black"；
# 按strata显示则tables.col="strata".
fontsize # 指定风险表和累积事件表的字体大小。
font.family # 指定文字字体的字符向量,如font.family="Courier New".
tables.y.text # 逻辑词，默认显示生存表的y轴刻度标签；为FALSE则刻度标签被隐藏
tables.y.text.col # 逻辑词，默认FALSE；为TRUE，则表的y刻度标签将按strata着色。
tables.height # 指定所有生存表的高度，数值在0-1之间，默认为0.25.

8.8.1 风险表

risk.table.title #  风险表的标题
risk.table.pos # 指定风险表位置的字符向量；
# 有两种，"out"在生存图外(默认)，"in"在生存图内。
risk.table.col 
risk.table.fontsize
risk.table.y.text
risk.table.y.text.col 
risk.table.height 
# 这五个和上面生存表的常规参数意义是一样的
# 但是只应用在风险表中。

8.8.2 累积事件表

cumevents.title # 累积事件表的标题
cumevents.col
cumevents.y.text
cumevents.y.text
cumevents.height
# 这四个和上面生存表的常规参数意义是一样的
# 但是只应用于累积事件表中。

8.8.3 累积删失表

cumcensor.title # 累积删失表的标题
cumcensor.col
cumcensor.y.text
cumcensor.y.text.col
cumcensor.height
# 这四个和上面生存表的常规参数意义是一样的
# 但是只应用于累积删失表中。

8.9 生存图高度

surv.plot.height # 生存图的高度，默认为0.75；
# 当risk.table = FALSE时忽略

8.10 字体样式

font.title  # 标题字体
font.subtitle  # 副标题字体
font.caption
font.x、font.y  # x轴、y轴字体
font.tickslab  # 刻度标签字体
font.legend  # 图例字体

用长度为3的向量分别指定大小、类型、颜色。如：
# font.main = c(16, "bold", "darkblue")
# font.x = c(14, "italic", "red")
# font.y = c(14, "bold.italic", "darkred")
# font.tickslab = c(12, "plain", "darkgreen")
# font.x = 14 则只改变字体的大小
# font.x = "bold" 则只改变字体类型