如果不存在删剪观测值，且所有受试者均死亡（发生目标事件）

如果对每位受试者进行随访直至目标事件发生（该事件通常为死亡，但生存曲线也可追踪至任何一次性事件发生的时间），那么曲线最终将趋近于0。当最后一位受试者经历目标事件时（即时间点X），生存概率将为零。

如果所有受试者的随访时间完全相同

如果所有受试者的随访时间完全相同，情况就很简单。如果到研究结束时，仍有三分之一的受试者尚未经历目标事件，那么生存概率就是33%。

如果部分受试者在随访过程中被删剪

如果任何受试者的观察数据被删剪，则生存曲线的最低点将不等于那些在研究结束前未经历目标事件的受试者所占的比例。

在删剪之前，受试者会贡献生存率的分数值；删剪之后，其数据不再影响计算。在任意给定时刻，生存概率值即为截至该时间点仍存活的受试者所占比例。

因退出研究或研究结束而观察数据被删剪的受试者，无法提供删剪时间点之后的信息。您无法确定他们在删剪时间点之后是否会经历目标事件（或者虽知晓结果，但因不再遵循实验方案而无法使用该信息）。 因此，如果任何受试者在生存曲线X轴上显示的最后时间点之前被删剪，则生存图上显示的最终生存概率将无法反映实际未经历目标事件的受试者比例。那个您可以轻松手动计算出的简单生存百分比并没有实际意义，因为并非所有受试者的随访时间都相同。

生存曲线何时会降至零？

即使生存曲线最终降至0%生存率，也不意味着研究中的每位受试者都经历了目标事件。部分受试者可能在更早的时间点被删剪（无论是因为退出研究，还是因为研究结束时他们尚未经历目标事件）。只有当最后一个时间点的观测对象是经历了目标事件的受试者（而非被删剪的受试者）时，生存概率才会降至零。 如果您的数据按 X 值排序（Prism 可通过“编辑...排序”实现），当最后一个 Y 值为 1（发生目标事件）时，曲线将下降至 0% 生存率；而当最后一个 Y 值为 0（被删剪）时，曲线将结束于 0% 以上。

在本示例中，目标事件为死亡。十名受试者中有四人死亡。但生存曲线下降至零，而非60%。为什么？因为有六名受试者在1至27个月期间被删剪。 我们无从知晓若他们能坚持至第28个月会发生什么。由于无法确定他们是生是死，删剪时间之后的数据便不再计入（但删剪时间之前的数据则必须计入）。在第27个月时，仅有一名受试者仍在随访，而该受试者在第28个月死亡，导致生存概率降至零。