Krzywe Kaplana-Meiera pozwalają na ocenę czasu przeżycia bez konieczności arbitralnego grupowania obserwacji, tak jak to jest w tabelach przeżycia. Estymator ten został wprowadzony przez Kaplana i Meiera (1958)
Podobnie jak dla tablic przeżycia, wyliczamy tutaj funkcję przeżycia, czyli prawdopodobieństwo przeżycia do danego czasu. Wykres funkcji przeżycia Kaplana-Meiera tworzy funkcja schodkowa. Punkt czasu, przy którym wartość funkcji przyjmuje 0.5, to mediana czasu przeżycia. Jest to czas obserwacji, poniżej którego u połowy obserwowanych pacjentów nastąpił zgon, a połowa pacjentów żyje nadal. Zarówno mediana jak i inne percentyle wyznaczane są jako najkrótszy czas przeżycia, dla którego funkcja przeżycia jest mniejsza lub równa danemu percentylowi. Średnia czasu przeżycia jest wyznaczona jako pole pod krzywą przeżycia.
Dane dotyczące czasu przeżycia są zwykle mocno skośne, dlatego w analizie przeżycia, mediana jest lepszą miarą tendencji centralnej niż średnia. Przykład (plik PL_przeszczep.pqs) -> Zobacz film
Przedstawimy długość życia po przeszczepie wątroby przy pomocy krzywej Kaplana-Meiera.
Funkcja przeżycia nie opada gwałtownie zaraz po przeszczepie. Wnioskujemy stąd, że początkowy okres po transplantacji nie jest szczególnie obarczony ryzykiem zgonu. Z wartości mediany wynika, że w ciągu 10 lat od przeszczepu połowa pacjentów zmarła a druga połowa żyje. Wartość tę zaznaczamy na wykresie rysując linię w punkcie 0,5 oznaczającym medianę. W podobny sposób zaznaczamy na wykresie kwartyle.
Analiza przeżycia
