Log Rank-Test in SPSS
Der Log Rank-Test wird genutzt, um zu überprüfen, ob sich die Kaplan-Meier-Kurven der Ereigniszeitdaten zweier Gruppen über den gesamten Zeitraum hinweg statistisch signifikant voneinander unterscheiden oder nicht.
Dieses Tutorial hängt eng mit dem Tutorial zur Erstellung einer Kaplan-Meier-Kurve in SPSS zusammen.
voraussetzungen
- Die betrachtete Variable ist auf der Ereigniszeitskala.
- Es liegt eine weitere binäre Variable vor, die 1 wird, sobald das betrachtete Ergebnis eingetreten ist. Sie ist 0, wenn das Ereignis bis zum Studienende nicht eingetreten ist oder die/der Patient:in frühzeitig aus der Studie ausgeschieden ist (zensierte Daten).
- Der Zeitpunkt der Zensierung ist unter der Variable auf der Ereigniszeitskala vermerkt.
- Wir wollen zwei Gruppen hinsichtlich der Variable auf der Ereigniszeitskala vergleichen. Die Gruppenzugehörigkeit ist durch eine nominale Variable gekennzeichnet.
Beispiel "Blutdrucksenker"
In unserem Beispiel ist das betrachtete Ereignis das Sinken des Blutdrucks in den Normbereich ( < 140 mmHg), also die Variable zeit_BD_norm. Die zugehörige binäre Variable BD_norm zeigt an, ob der Blutdruck des/der betrachteten Patient:in in den Normbereich gesenkt werden konnte oder nicht bzw. ob eine Zensierung vorliegt. Wir haben bereits je eine Kaplan-Meier-Kurve für die Intervention– und Kontrollgruppe (binäre Variable gruppe) aufgestellt. Jetzt wollen wir untersuchen, ob sich die Kurven beider Gruppen signifikant voneinander unterscheiden.
Umsetzung in SPSS
Im SPSS-Menü: Analysieren » Überleben » Kaplan-Meier …
Das Vorgehen zur Durchführung eines Log Rank-Tests entspricht zunächst der Erstellung einer Kaplan-Meier-Kurve: Im Dialogfenster (vgl. Abb. 1) wird als Zeitvariable zeit_BD_norm und als Statusvariable BD_norm festgelegt. Unter ‚Ereignis definieren …‘ muss außerdem festgelegt werden, dass die 1 dafür steht, dass das betrachtete Ereignis eingetreten ist. Die Variable gruppe wird als Faktor hinzugefügt, damit wir eine Kaplan-Meier-Kurve pro Gruppe erhalten.
Zur Durchführung des Log Rank-Tests muss zusätzlich unter ‚Faktor vergleichen …‘ das Häkchen ‚Log-Rang‘ bei den Teststatistiken gesetzt werden.
Syntax
DATASET ACTIVATE DataSet1.
KM zeit_BD_norm BY gruppe
/STATUS=BD_norm(1)
/PRINT TABLE MEAN
/TEST LOGRANK
/COMPARE OVERALL POOLED.
Interpretation des SPSS-Outputs
Im SPSS-Ausgabefenster werden zunächst erneut Mittelwerte und Mediane für die Überlebenszeit angezeigt (vgl. Abb. 2). Für den Log Rank-Test relevant ist allerdings die zweite Tabelle „Gesamtvergleiche“: Sie zeigt die berechnete Teststatistik T=6,114 des Log Rank-Tests an. Der zugehörige p-Wert bei einem Freiheitsgrad ist p=0,013.
Wir können also die Nullhypothese ablehnen (p<0,05) und schließen demnach auf einen signifikanten Unterschied zwischen den Kaplan-Meier-Kurven der Ereigiszeitdaten der Interventions- und Kontrollgruppe.
Fußnoten
- 1Lisa Holstein, Christian Wiessner, Antonia Zapf (Institut für Medizinische Biometrie und Epidemiologie) (2024), Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf.
- 2Lisa Holstein, Christian Wiessner, Antonia Zapf (Institut für Medizinische Biometrie und Epidemiologie) (2024), Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf.