R语言统计与绘图：基础绘图包绘制Kaplan-Meier生存曲线
我在前面的推文中详细的介绍了使用ggplot2包绘制生存曲线，见Kaplan-Meier生存曲线更新。
虽然R中ggplot2包绘制出来的图形很优美，但是基础绘图函数也不差。
今天使用基础绘图包来绘制KM生存曲线。
需要的包：survival包和基础绘图包。
目 录
加载数据集
创建生存对象
拟合曲线
绘制生存曲线
绘制简易图形
添加置信区间
添加删失点
设置曲线颜色、线宽、轴标签
添加图例、p值
Surv()函数
plot.survfit()函数
置信区间
删失点
图形参数
生存曲线转换函数
End
加载数据集
使用survival包的lung数据集，运行以下代码加载数据：
install.packages("survival") # 安装包
library(survival) # 加载包
data(lung) # 加载数据集
View(lung) # 预览数据集
names(lung) # 输出数据框变量名称
数据集中变量介绍见常用内置数据集介绍。
创建生存对象
R中使用Surv()函数创建生存对象。
attach(lung)
Surv(time, status)
# 或 with(lung, Surv(time, status)) 等效
上图为输出的生存对象；带"+"号表示为右删失数据。
is.Surv(x) # 可判断x是否为生存对象
拟合曲线
library(survival)
fit <- survfit(Surv(time, status) ~ sex, data = lung)
fit # 可输出部分信息
summary(fit) # 查看拟合对象的详细信息
# 结果太长，贴部分数据。
图中的survival为生存函数在生存时间点处的KM估计值。同时输出结果还给出了估计的标准误差和95%置信区间。
绘制生存曲线
使用survival包中plot.survfit()函数用来绘制生存曲线
绘制简易图形
plot(fit)
添加置信区间
plot(fit, conf.int = T) # 实线为生存曲线，虚线为置信区间，默认绘制95%。
# plot(fit, conf.int = 0.99) # 为数字，表示绘制99%置信区间
添加删失点
plot(fit, conf.int = T, mark.time = TRUE)
修改删失点符号类型和大小
plot(fit, conf.int = T,
mark.time = TRUE, pch = c(1,2), cex=2)
设置曲线颜色、线宽、轴标签
plot(fit, conf.int = T,
col = c("#e42c64","#2C2C2C"),
lwd = 2,
xlab = "follow-up time", # 设置x轴标签
ylab = "Survival probability", # 设置y轴标签
main = "KM curve") # 设置图形标题
添加图例、p值
legend(800, 0.8, c("Male", "Female"),
lwd = 2, lty = 1,
col = c("#e42c64","#2C2C2C")) # 设置图例坐标和标签
生存率的比较见这篇生存率的比较。
这里就不计算了，假设p值为0.001。
text(200,0.2,"p-value = 0.001")
至此，图形基本绘制完成了，还有一些细节方面可以参考基础绘图函数的图形参数来设置。
Surv()函数
Surv(time, time2, event,
type=c('right', 'left', 'interval', 'counting', 'interval2', 'mstate'),
origin=0)
is.Surv(x) # 判断x是否为生存对象
time：# 对于右删失数据，time表示随访时间；对于区间数据，time表示事件起始时间。
event：# 生存状态，多以0/1、1/2或FALSE/TRUE来表示删失/死亡；对于区间删失数据，一般用0/1/2/3表示右删失/事件时间/左删失/区间删失；
# 对于多个终点数据，event变量是一个因子变量，第一个水平认为是删失。
time2：# 区间的结束时间仅用于区间删失或计数过程数据，区间为左开右闭区间(start, end),对于区间删失数据，time2表示事件结束时间；
# 对计数过程，event指标用来表示区间右端事件是否发生。
type：# 字符串变量，用来指定删失的类型，可能的取值有：right/left表示右/左删失；counting表示计数过程；
# interval/interval2表示区间删失；还有一个mstate类型。
origin：# 适用于计数过程，用以给定风险函数的初值。
当type参数没有设定时，将按以下规则定义type参数：
如果有两个未命名的参数，将按time、event顺序匹配； 如果有三个未命名的参数，将按time、time2和event的顺序进行匹配； 如果event变量是一个因子变量，设定type类型为mstate；如果没有time2参数，则type类型为右删失
attach(heart)
Surv(start, stop, event)
输出的生存对象为区间形式。
删失可细分为左删失(left censored)、区间删失(interval censored)和右删失(right censored)3类。
如果只知道感兴趣终点事件会在目前知晓时间(如截至时间、失访时间、死于其他疾病时间）之前发生，则称为左删失；
如果只知道感兴趣终点事件会在某一区间内发生，则称为区间删失；
如果只知道感兴趣终点事件会在知晓时间之后发生，则称为右删失。
右删失在实际工作中最常见，即大多数情况下获得的删失个体生存时间应该比知晓的时间更长。采用“+”号表示个体为右删失。
plot.survfit()函数
plot(x, conf.int=, mark.time=FALSE,
pch=3, col=1, lty=1, lwd=1, cex=1, log=FALSE, xscale=1, yscale=1,
xlim, ylim, xmax, fun,
xlab="", ylab="", xaxs="r", conf.times, conf.cap=.005,
conf.offset=.012,
conf.type = c("log", "log-log", "plain", "logit", "arcsin"),
mark, noplot="(s0)", cumhaz=FALSE,
firstx, ymin, ...)
置信区间
x：survfit函数拟合的生存对象;
conf.int：确定是否添加置信区间，输入TRUE，则默认绘制 95% 置信区间；
# 输入数字 0.99,绘制 99% 置信区间
## 置信条
conf.times：一个数字向量，指定在x轴上某时间点显示置信条，如果指定了向量，则将使用向量中的值代替置信区间。
conf.cap：置信条顶部的水平帽的宽度；仅在conf.times有效时使用；1表示绘图区域的宽度
conf.offset：当图上有多条曲线时，置信条的偏移度；1表示图形区域的宽度；
如果为单个数字，表示每个曲线条从先前曲线条的偏移度；如果为向量，则设置每条曲线的偏移度。
conf.type：默认log，不能使用缩写，要使用全称。包括以下四种：
# plain表示不给出置信区间
# log表示基于累计风险或log(survival)计算区间；
# log-log基于log风险或log(-log(survival))计算区间
# logit基于log(survival/(1-survival)))计算区间；
删失点
mark.time：是否添加删失点标签；为FALSE，不绘制标签；为TRUE，在每一个删失时间点绘制标签。
如果mark.time为指定时间点的数字向量，则在曲线上指定时间点添加删失点标签。
## 删失点的符号
pch：为单个数字，则所有曲线删失点符号类型一样；
为一字符向量，则根据向量中的值按顺序更改曲线上删失点的符号类型；
单个字符串如abcd可视为c("a","b","c","d");
如果向量的长度小于曲线的条数，则循环使用向量直至补齐。
mark：pch的曾用名。
noplot:对于多状态模型，曲线的删失点不会绘制。
## 删失点的大小
cex：为单个数字，则指定删失点的大小，所有标记的大小相同；
表示为向量，则按向量中的值分别修改删失点的大小。
图形参数
## 设置线条颜色、类型、线宽
col：一个整数向量，用来指定曲线的颜色，默认为1。
lty：一个整数向量，用于指定每条曲线的线型。默认为1。
lwd：一个数字向量，用来指定线条宽度，默认为1。
## 设置坐标轴范围、标签
xlim,ylim：设置x轴和y轴坐标轴范围；
ymin：y轴最小值，通常作为ylim参数的一部分。
firstx：x轴起始点，通常作为xlim参数的一部分。
xmax：设置水平坐标轴的最大值；在绘制曲线之前缩短曲线，因此和xlim参数不同，不会产生超出坐标轴范围的警告信息.
xlab：设置x轴标签
ylab：设置y轴标签
## 设置坐标轴显示标签
xscale：与yscale类似，给定数字365.25将以年为单位而不是原来的日期。
yscale：一个数字，用来乘以y轴上的标签，用来改变y轴标签显示方式，但不改变实际绘图坐标的意义；
比如说y轴上的标签为0%-100%，将标签乘以100，得到标签为0-100的显示方式。
log：逻辑词，为TRUE，则y轴将变换为对数坐标轴；或者指定"x","y",或"xy"将分别变换x轴、y轴或xy轴为对数坐标轴
## 设置置信区间
生存曲线转换函数
fun：定义生存曲线转换的函数；使用字符参数来指定5个常见的转换函数：
# "S"绘制常见的生存曲线；
# "log"绘制对数生存曲线,但是坐标轴标签为log(S)值,与log=T等效；
# "event"或"F"绘制empirical CDF F(t)= 1-S(t)(f(y) = 1-y)；
# "cloglog"创建一个互补的log-log生存图。
# "cumhaz"绘制累积风险函数。
cumhaz：逻辑词，为TRUE，则绘制累积风险曲线。
End
参考资料：
1. plot.survfit()、Surv()函数帮助文件；
2.《医学统计学》第4版 孙振球、徐勇勇主编。
R语言统计与绘图
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