对数秩检验与 Gehan-Breslow-Wilcoxon 检验
Prism 执行的每项检验的零假设是：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。
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，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。结果将显示“(保守)”或“(推荐)”，以记录您的选择。
趋势对数秩检验
若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结果以及趋势检验结果。
何时应关注趋势检验的结果？
趋势检验仅在组别顺序（由 Prism 中的数据集列定义）具有逻辑性时才适用。 例如，当组代表不同的年龄范围、不同的疾病严重程度或不同剂量的药物时。这些组在生存数据表中的从左到右顺序必须对应于有序且等间隔的类别。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，该值始终与一个自由度相关（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 默认假设各组间隔相等
计算趋势的对数秩检验需要为每个组分配一个代码编号。该检验随后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间隔相等的情况下进行倾向测试。即使您输入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）与生存率之间的线性趋势。但该检验并非仅关注中位生存期、五年生存率或任何其他特定的汇总指标。它首先在假设零假设成立（即所有组别的受试者均来自具有相同生存特征的总体）的情况下，计算预期生存率。 随后，针对每个组别，量化实际生存期与预期生存期之间的总体偏差。最后，分析该偏差与对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后，您可能需要回过头来对各个生存曲线进行两两比较（每次比较两条特异性曲线）。Prism 不会自动执行此操作，但您可以轻松复制分析，并将新副本修改为仅包含待比较的两组。此过程可针对每对所需的生存曲线重复进行。 请注意，若手动进行这些两两比较，您需要手动调整判定 P 值“显著性”的阈值。或者，您可以将每组两两比较计算出的 P 值复制到数据表的新列中，并对这组 P 值进行分析。
有关 Kaplan-Meier 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》，第2版，ISBN:0470870400。
