基礎閱讀技巧
X 軸、Y 軸、階梯曲線的正確解讀方式
匯東華統計顧問有限公司
「風險人數表(Number at Risk)在哪裡?沒有這個表,我怎麼知道曲線後半段還剩幾個人?」
「這兩條曲線交叉了,你確定還能用 Hazard Ratio 來比較嗎?」
「5 年存活率 92%?可是圖上顯示這時候只剩 3 個人在追蹤,這個數字有意義嗎?」
「信賴區間呢?只給點估計,我怎麼評估這個結果的精確度?」
Kaplan-Meier 存活曲線為臨床研究中最常見的圖表之一。無論是藥物療效評估、預後因子分析,或是治療方案比較,KM 曲線都扮演著關鍵角色。
然而,許多研究者在「製作」曲線上花了很多功夫,卻忽略「閱讀」曲線的細節。一張看似簡單的 KM 曲線,其實藏著許多容易被忽略的資訊——設限標記代表什麼?曲線右端為什麼要謹慎解讀?曲線交叉時 Hazard Ratio 還可靠嗎?
這堂 2 小時的直播課程,將從「審稿人視角」出發,帶你深入理解 KM 曲線的每一個細節,讓你不只是「看懂」,更能「看透」。
當追蹤人數只剩個位數時,存活率的估計變得極不穩定。「10 年存活率 90%」可能只是基於 2 個人的數據,毫無統計意義。
當兩條曲線交叉,代表比例風險假設(PH Assumption)可能不成立。此時 Hazard Ratio 會嚴重誤導結論。
沒有「Number at Risk」表,讀者無法判斷曲線各時間點的樣本數。這是審稿人最常要求補充的項目之一。
曲線上的小垂直線(tick marks)代表設限觀察,不是事件發生。大量設限可能暗示研究設計問題或失訪偏誤。
X 軸、Y 軸、階梯曲線的正確解讀方式
如何從圖上讀取,以及何時無法估計
為什麼審稿人一定要看這張表
陰影區域與點估計的關係
比例風險假設違反時如何判讀
投稿前必須確認的 6 大項目
經常閱讀臨床研究論文,希望更深入理解 KM 曲線傳達的資訊,避免誤讀。
準備發表含有存活分析的研究,想確保自己的 KM 曲線格式與詮釋軍正確,並符合主流期刊的期待。
想系統性學習存活分析的基礎概念,從「看懂圖」開始入門。
本課程是存活分析系列的「入門磚」,適合尚未接觸過存活分析或想打好基礎的學員。
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數據是礦藏,數據清洗是挖出鑽石的第一步,尤其是巨量知識。數據清洗或串接執行過程需要細心與專注,且有可能會消耗許多時間和精力,就由我們來替各位處理掉這個大麻煩。
全民健保研究資料庫、國外大型資料庫資料非常齊全,種類多,需要串接與清洗,進行正規化後才能更進一步進行資料探勘與統計分析。

Fig1.同一個Project資料散落在不同tables,無法使用

Fig2.整併與清理為可分析的table

Fig.3整理和分析後形成有意義的知識
概念與流程示意圖
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