多重比较的必要性

当您同时比较三条或更多条生存曲线时，会得到一个单一的 P 值。该 P 值用于检验以下零假设：不同组中的所有受试者均来自具有单一生存特征的同一总体，且各组之间的生存差异均由随机抽样所致。 然而，与其考察“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”对话框中提供了相关控件，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 将自动计算并报告卡普兰-迈尔（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，单向方差分析和双向方差分析）类似。该表的第一部分仅提供有关所进行比较的数量（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）的信息。

下一部分提供各次检验的信息、所采用的校正方法以及比较结果摘要（即所得 P 值是否小于指定阈值）。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次比较的检验详情，包括各组的中位数（如果可以计算）、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——您可以获得一些自由度，从而提升功效。

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，而无需考虑未纳入比较的组别信息（因为这些信息并无帮助）。

手动进行多重比较（不推荐）

从技术上讲，生存分析后的多重比较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（或复制现有数据表并调整应纳入分析的组别）。 然而，如果操作后未对多重比较进行校正，很容易得到会误导您的P值，使您误以为可以拒绝“这些组来自同一总体”这一零假设。 若进行大量两两比较，极有可能仅因纯粹的偶然性，导致一或多组之间的P值低于指定阈值（从而暗示应拒绝零假设）。为避免犯此错误，您应进行多重比较校正。

使用 Prism 逐对比较生存曲线

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”区域单击“新建”按钮，然后选择“复制当前工作表”

3.将弹出“分析”对话框。在该对话框的右侧，选择您要比较的两个组，并确保所有其他组均未被选中。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），但在对多重比较进行校正之前（详见下一节），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“已分析的数据……”。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邦费罗尼法。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.定义您要应用于整个比较族中的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（有关某些模糊拟合的讨论，请参见下一节）

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

4.如果某个 P 值小于该经 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？

在对生存数据进行成对比较时，必须如实说明所进行的比较次数。假设共有四个治疗组（包括一个对照组）。 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。说您只进行了一次比较是不公平的，因为如果不先查看数据，您就无法知道该进行哪一次比较。 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，因此应在上述第3步中将K定义为6。

如果您只关注将三个治疗组中的每一个与对照组进行比较，而不关注治疗组之间的相互比较，那么您实际上只进行了三项比较，此时 K 的值应设为 3。