目的

R のライブラリーにある関数を使って，Kaplan-Meier 法による生命表を計算する

使用例
# 富永祐民「治療効果判定のための実用統計学 − 生命表法の解説 −」蟹書房(第3回改訂版）74 ページ，表 4.1 のデータ

# 1 は A 群，2 は B 群を表す
> group <- c(1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 1)

# 1 は死亡，2 は 生存（打ち切り）を表す
> event <- c(1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0)

# 生存期間
> time <- c(2, 20, 5, 1, 3, 17, 2, 3, 15, 14, 12, 13, 11, 11, 10, 8, 8, 3, 7, 3, 6, 2, 5, 4, 2, 3, 1, 3, 2, 1)
 
> a.group <- group == 1	
> km.surv(time[a.group], event[a.group])

> library(survival)	# survival ライブラリーを使う
> dat <- Surv(time[a.group], event[a.group])	# survfit で使うオブジェクトを作る
> res <- survfit(dat~1)
> res

Call: survfit(formula = dat)	# 簡単な結果の表示

        n    events     rmean se(rmean)    median   0.95LCL   0.95UCL 
    16.00      4.00     14.69      2.14       Inf     13.00       Inf 

> summary(res)	# 結果の詳細を表示
Call: survfit(formula = dat)

 time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI
    2     15       2    0.867  0.0878        0.711            1
    7      7       1    0.743  0.1371        0.517            1
   13      4       1    0.557  0.1909        0.285            1
   
> plot(res)	# 生存率曲線を描く



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