多重比较的必要性

当您同时比较三条或更多生存曲线时，会得到一个单一的 P 值。该 P 值用于检验零假设：即不同组中的所有受试者均来自具有单一生存特征的单一总体，且各组生存期的任何差异均源于随机抽样。 然而，与其关注“所有组均来自同一总体”这一零假设，您可能更希望每次比较两个特定组，或评估所有可能的成对比较。Prism 在生存分析对话框中提供了控制选项，用于在对三个或更多组进行生存分析后设置多重比较。

Prism 中生存分析的多重比较结果

从 Prism 10.5 开始，Prism 将自动计算并报告 Kaplan-Meier 生存分析的多重比较结果。这些多重比较结果可在结果表的独立选项卡中找到。

该结果表的结构与 Prism 中的其他多重比较结果表（例如单因素方差分析和双因素方差分析）类似。该表的第一部分仅提供正在进行的比较数量（每个家族的比较次数）以及在参数对话框中指定的显著性水平（α）信息。

下一部分提供关于各次检验的信息、所采用的校正方法，以及比较结果的总结（即所得 P 值是否小于指定的阈值）。此外，该部分还可选地包含针对每次比较计算出的多重性校正后 P 值。

该结果选项卡的最后一部分包含每项比较的检验详情，包括各组的中位数（若可计算）、各组的事件数，以及单次比较的卡方检验统计量。

生存曲线多重比较的工作原理

方差分析（ANOVA）后的多重比较检验较为复杂，因为它们不仅采用更严格的显著性阈值，而且在计算方差（离散度）时会纳入所有组的数据，并将该值应用于每次比较。通过量化所有组的离散度（而不仅仅是正在比较的两个组），您将获得一些自由度，从而获得额外的检验力。

用于比较生存曲线的多重比较检验则更为简单。您只需调整判定 P 值“足够小”以拒绝零假设的阈值，且无需考虑未纳入比较的组别信息（因为这些信息并无助益）。

手动进行多重比较（不推荐）

生存分析后的多重比较在技术上可通过手动操作完成：将各组数据复制到新的生存数据表中（或复制现有表格并调整分析中应包含的组别）。然而，若操作后未进行多重比较校正，很容易获得误导性的P值，使您误以为“这些组别来自同一总体”这一零假设已被拒绝。 若进行大量两两比较，极有可能仅因随机因素，导致一或多组两两比较的P值低于预设阈值（从而暗示应拒绝零假设）。为避免此类误判，必须进行多重比较校正。

使用 Prism 进行两两生存曲线比较

对于每对需要比较的组，请按照以下步骤操作：

1.从比较所有组别的结果表开始

2.在“导航器”中右键单击分析工作表，或在工具栏的“工作表”区域点击“新建”按钮，然后选择“复制当前工作表”

3.将弹出“分析”对话框。在对话框右侧，选择您要比较的两个组，并确保其他所有组均未被选中。点击“确定”

4.将弹出生存分析参数对话框。无需更改任何设置，直接点击“确定”

5.记下 P 值（来自对数秩检验或 Gehan-Breslow-Wilcoxon 检验），但在进行多重比较校正（详见下一节）之前，请勿尝试解读该 P 值

6.对于您希望进行的每组两两比较，请重复上述步骤。或者，打开“更改”菜单并选择“已分析数据…”。此时将弹出“分析数据”对话框，您可以在其中指定另一组待比较的组

如何进行多重比较校正

当您同时比较多组配对时，无法像往常那样直接解读各个 P 值。相反，您必须调整用于判断是否能拒绝零假设的 P 值比较阈值。

进行此调整的最简单方法是使用 Bonferroni 法。请注意，这需要您手动执行多次独立的生存分析，并不涉及方差分析（ANOVA）。

1.定义您希望应用于整个比较族（family of comparisons）的α阈值（“显著性水平”）。通常将其设为0.05

2.统计您进行的比较次数，并将该值记为 K（参见下一节关于某些模糊拟合的讨论）

3.计算用于每次单独比较的Bonferroni校正α值。该值等于整体显著性水平（在步骤1中定义，通常为0.05）除以K

4.如果某个 P 值小于这个经 Bonferroni 校正的阈值，则可以拒绝零假设（即这两个组的生存曲线相同）。换言之，该比较在 5% 的整体显著性水平下具有“统计学显著性”

您进行了多少次比较？

在对生存数据进行两两比较时，必须如实说明所进行的比较次数。假设存在四个治疗组（包括对照组）。在查看数据后，您回过头来将生存时间最长的组与生存时间最短的组进行比较。若声称仅进行了一次比较是不恰当的，因为若不先查看数据，您就无法确定应进行哪次比较。 在四个组的情况下，共有六种可能的成对比较。通过先查看数据来选择这一项比较，您实际上已隐含地进行了全部六项比较，因此在上述第3步中应将K定义为6。

如果您只关注将三个处理组分别与对照组进行比较，而不关注处理组之间的相互比较，那么您实际上只进行了三组比较，此时K的值应设为3。