对数秩检验和 Gehan-Breslow-Wilcoxon 检验
Prism 执行的每项检验的零假设均为：在各组受试者所抽样的总体中，各组的生存曲线是相同的。换言之，如果两组分别代表“治疗组”和“对照组”，则零假设即为：治疗未影响生存率。
这些检验的 P 值回答了以下问题：
如果 P 值足够小（小于预先设定的阈值），则我们说拒绝零假设。请注意，P 值是基于对整个生存曲线的比较得出的，而不是仅比较各组的中位生存时间。
对数秩检验与 Gehan-Breslow-Wilcoxon 检验的区别在于，后者更重视早期时间点发生的感兴趣事件。 请注意，在比较三个或更多组时，Prism 允许您从两种算法中选择一种来计算 P 值。结果中将显示“(保守)”或“(推荐)”，以记录您的选择。
对数秩检验
如果您选择比较三条或更多生存曲线，Prism 将同时报告总体对数秩检验的结果以及趋势对数秩检验的结果。
何时应关注趋势检验的结果？
倾向测试仅在组别顺序（由 Prism 中的数据集列定义）具有逻辑性时才具有意义。例如，当各组代表不同的年龄范围、不同的疾病严重程度或不同的药物剂量时。 这些组在“生存”数据表中的从左到右顺序必须与有序且等间隔的分类相对应。如果数据未按顺序排列（或未等间隔），则应忽略对数秩检验的结果。
对数秩检验的趋势检验结果
对数秩检验报告一个卡方检验值，该值始终与1个自由度相关（无论比较多少个组）。它利用该卡方检验值计算P值，用于检验“组别顺序与中位生存时间之间不存在线性趋势”这一零假设。 如果所得的P值小于预先设定的阈值（通常为0.05），则可拒绝该零假设。
Prism 假设各组间隔相等
计算对数秩检验需要为每个组分配一个代码编号。随后，该检验会分析这些组代码与生存时间之间的趋势。在某些其他程序中，您可以手动分配这些代码，从而处理非等间隔的有序组。 Prism 将列号用作代码，因此只能在假设组间等间隔的情况下进行趋势检验。即使您将数字作为列标题来表示代码编号，Prism 也不会使用这些数字进行倾向测试。
工作原理
对数秩检验旨在分析组别代码（在 Prism 中由列号指定）与生存期之间的线性趋势。 然而，该检验并非仅关注中位生存期、5 年生存率或任何其他具体的汇总指标。它首先在假设零假设（所有组中的受试者均来自生存经验相同的总体）成立的情况下，计算预期生存期。 随后，针对每个组别，量化观察生存率与预期生存率之间的总体偏差。最后，分析该偏差与相应组别代码之间的趋势。更多详情请参阅 Machin 的著作 (1)。
多重比较检验
在比较三个或更多治疗组之后，您可能希望回过头来对各个生存曲线进行成对比较（每次比较两条特定曲线）。Prism 不会自动执行此操作，但您可以轻松复制该分析，并将新副本修改为仅包含待比较的两个组。 对于每对所需的生存曲线，均可重复此过程。请注意，若手动进行这些成对比较，则需要手动调整用于确定 P 值“显著性”的阈值。或者，您可以将每对比较计算出的 P 值复制到数据表的新列中，并对这组 P 值进行分析。
有关卡普兰-迈尔生存曲线多重比较的更多信息，请参阅此页面。
参考文献
1.David Machin、Yin Bun Cheung、Mahesh Parmar，《生存分析：实用方法》（Survival Analysis: A Practical Approach），第2版，ISBN：0470870400。
