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PaperBanana – KI-gestützter Generator für akademische Illustrationen

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Online-Generator für Kaplan-Meier-Überlebenskurven

Kostenloser Kaplan-Meier-Kurven-Generator für Excel- und CSV-Daten

Fügen Sie Ereigniszeitdaten aus Excel ein oder laden Sie eine CSV-Datei hoch, um eine Kaplan-Meier-Überlebenskurve zu erstellen. Mit Zensurmarken, 95%-Konfidenzintervallen, Risikotabelle, medianem Überleben und Log-Rank-Test, Export als SVG, PNG oder CSV. Keine Anmeldung nötig.

Spalten für Zeit, Ereignis und GruppeZensierungsmarkierungen und 95%-KIAnzahl unter RisikoExport als SVG, PNG und Statistik-CSV

Überlebensdaten

Eine Zeile pro Person. Die Zeit muss null oder größer sein. Ereignis gibt an, ob der Endpunkt eingetreten oder der Datensatz rechtszensiert ist.

Kopieren Sie Zellen direkt aus Excel oder Google Sheets. Pflichtspalten: time und event. Group ist optional.

treatment-vs-control.csv

Das Anzeigelimit ändert nur die X-Achse. Es entfernt keine späteren Personen und ändert die Risikomenge nicht.

Die Datenstruktur sieht gültig aus. Prüfen Sie die Ereigniscodierung, bevor Sie Ergebnisse berichten.

Ihre Daten werden in Ihrem Browser eingelesen und analysiert. Sie werden nie hochgeladen.

Aktuelle Überlebensanalyse

20
Personen
12
Ereignisse
2
Gruppen
0,356
Log-Rank p

Die Produkt-Limit-Schätzer behandeln Ereignisse bei gleichen Zeitpunkten vor Zensierungen und nutzen Greenwood-Log-Log-95%-Konfidenzintervalle. Prüfen Sie wichtige Ergebnisse anhand Ihres Analyseplans.

Grundlagen der Kaplan-Meier-Kurve

Was zeigt eine Kaplan-Meier-Kurve?

Eine Kaplan-Meier-Kurve schätzt die Wahrscheinlichkeit, im Zeitverlauf ereignisfrei zu bleiben. Die Kurve fällt bei jedem eintretenden Ereignis um eine Stufe. Eine Zensurmarke zeigt eine Person, deren Nachbeobachtung endete, bevor ein Ereignis beobachtet wurde.

Die Risikotabelle zeigt, wie viele Personen unmittelbar vor ausgewählten Zeitpunkten noch beobachtet werden. Am wichtigsten ist sie am dünn besetzten Kurvenende, wo eine große Stufe nur auf wenigen Personen beruhen kann.

Bei zwei oder mehr Gruppen prüft der Log-Rank-Test, ob sich deren Überlebenskurven insgesamt unterscheiden. Er ist ein unadjustierter Vergleich und keine kausale Schätzung. Ein vorab festgelegtes Cox-Modell ersetzt er nicht, wenn Sie für Kovariaten adjustieren müssen.

01

Zeit

Nicht negative Nachbeobachtungsdauer jeder Person.

02

Ereignisstatus

Ob der Endpunkt beobachtet oder der Datensatz rechtszensiert wurde.

03

Gruppe

Optional eine Behandlung, Kohorte, Stufe oder andere vorab definierte Schicht.

04

Risikomenge

Personen, die direkt vor jedem Ereigniszeitpunkt noch beobachtet und ereignisfrei sind.

Methodik und Validierung

Kaplan-Meier-Methoden und Referenzquellen

Vergleichen Sie Schätzer, Konfidenzintervall und Berichtsoptionen mit etablierter Statistiksoftware, bevor Sie eine Abbildung in einem Manuskript verwenden.

Quellen geprüft: September 2026

ReferenzAbdeckungZu prüfenDokumentation

Referenz

R survival

Abdeckung

Referenzschätzer

Zu prüfen

Produktschätzer, Risikomengen, Konfidenzintervalle und medianes Überleben abgleichen.

Dokumentation

survfit-Dokumentation

Referenz

Python lifelines

Abdeckung

Unabhängige Implementierung

Zu prüfen

Kaplan-Meier-Anpassung, Rechtszensierung, Konfidenzintervalle und Ausgabe der Überlebensfunktion prüfen.

Dokumentation

KaplanMeierFitter-Dokumentation

Referenz

scikit-survival

Abdeckung

Nicht parametrische API

Zu prüfen

Ereigniscodierung, Zeitsortierung, KI-Methoden und das Verhalten prüfen, wenn Schätzungen den Median nicht erreichen.

Dokumentation

Schätzer-Referenz

Diese Referenzen beschreiben etablierte Implementierungen. Sie ersetzen weder einen studienspezifischen Analyseplan noch eine unabhängige Prüfung.

Acht Beispiele für Kaplan-Meier-Kurven

Laden Sie ein Beispiel, um Personendaten, Ereigniscodierung, Zensurmarken, Konfidenzintervall, Risikotabelle und Gruppenvergleich zu prüfen.

Für Ereigniszeitforschung

Von der ersten Analyse bis zur Manuskriptüberarbeitung

Ein transparenter Ablauf für klinische Kohorten, Behandlungsvergleiche, Lehre und die Prüfung von Abbildungen vor der Veröffentlichung.

Klinische und onkologische Forschung: Darstellung einer Kaplan-Meier-Überlebensanalyse

Klinische und onkologische Forschung

OS-, PFS-, DFS-, Infektions-, Geräteausfall- oder andere Ereigniszeitdaten in eine erste Analyse überführen, die sich prüfen lässt.

Manuskript- und Teamprüfung: Darstellung einer Kaplan-Meier-Überlebensanalyse

Manuskript- und Teamprüfung

Zeitfenster, Risikotabelle, Konfidenzband oder Beschriftung ändern, ohne die Analyse in einer anderen Anwendung neu aufzubauen.

Statistische Qualitätsprüfung: Darstellung einer Kaplan-Meier-Überlebensanalyse

Statistische Qualitätsprüfung

Ereigniscodierung, ungültige Zeilen, Gruppengrößen, Ereigniszahl, Mediane und Kurvenende vor dem Export prüfen.

Was der Generator kann

Ein Ablauf für Überlebensanalysen, nicht nur ein Liniendiagramm

Jede Kurve bleibt mit den dahinterliegenden Personendaten, Risikomengen, Unsicherheiten und exportierbaren Statistiken verknüpft.

Zeit, Ereignis und Gruppe ohne Raten zuordnen

Direkt aus einer Tabelle einfügen oder eine CSV- bzw. TSV-Datei hochladen. Das Werkzeug benötigt die Spalten time und event, akzeptiert gängige Ereignisbegriffe und hält die 0/1-Codierung sichtbar.

Mit Ihren Daten testen
Zeit, Ereignis und Gruppe eindeutig zuordnen: Darstellung einer Kaplan-Meier-Überlebensanalyse

Erwartete Überlebensstatistiken berechnen

Produkt-Limit-Stufen, Zensurmarken, Greenwood-Log-Log-Konfidenzintervalle, medianes Überleben, Risikomengen und einen globalen Log-Rank-Test erhalten Sie aus einem einzigen Datensatz.

Mit Ihren Daten testen
Erwartete Überlebensstatistiken berechnen: Darstellung einer Kaplan-Meier-Überlebensanalyse

Abbildung samt Berechnungsgrundlage exportieren

Laden Sie ein bearbeitbares SVG, ein hochauflösendes PNG und eine CSV-Tabelle mit Risikozahlen, Ereignissen, Zensierungen, Überleben und Konfidenzgrenzen herunter.

Mit Ihren Daten testen
Abbildung und Berechnungsgrundlage exportieren: Darstellung einer Kaplan-Meier-Überlebensanalyse
Statistische Schutzmechanismen

Fehler erkennen, die eine saubere Kurve verbergen kann

Eine Grafik kann auch dann richtig aussehen, wenn Ereigniscodierung, Filterung oder Interpretation falsch sind. Der Generator zeigt riskante Annahmen direkt neben dem Ergebnis an.

Bedeutung von 0 und 1 bestätigen

Wählen Sie die numerische Ereigniskonvention ausdrücklich. Textwerte wie dead, alive, event und censored werden ebenfalls erkannt.

X-Achse ändern, ohne Nachbeobachtung zu löschen

Das Anzeigelimit verändert nur die Achse und entfernt keine späteren Datensätze aus früheren Risikomengen.

Median nur melden, wenn er erreicht ist

Fällt die Überlebenskurve nie auf 0,50, wird der Median als „nicht erreicht“ angezeigt statt eines erfundenen Werts.

Dünnes Kurvenende sichtbar halten

Risikotabelle und Warnungen zeigen, wenn späte Schätzungen nur auf wenigen Personen beruhen.

Fehler erkennen, die eine saubere Kurve verbergen kann: Darstellung einer Kaplan-Meier-Überlebensanalyse
Eingabeprüfungen und Interpretationshinweise bleiben vor dem Export sichtbar.Qualitätsprüfung integriert

Warum Forschende es nutzen

Schneller als Überlebenskurven von Hand neu aufzubauen

Von der Tabelle zur prüfbaren Abbildung, ohne die Entscheidungen zu verbergen, die die Analyse prägen.

Kostenlos nutzbar

Keine Installation

Führen Sie den gesamten Ablauf in einem modernen Browser aus, ganz ohne R, Python oder Statistiksoftware einzurichten.

Daten bleiben lokal

Lokale Datenverarbeitung

Personendaten bleiben beim Einlesen, Berechnen, Anzeigen und Herunterladen in Ihrem Browser.

Weniger stille Fehler

Klare Ereigniscodierung

Ein eigenes Steuerelement macht die Ereignis- und Zensurkonvention sichtbar, bevor Sie Ergebnisse interpretieren.

Gut prüfbar

Ausgerichtete Risikotabelle

Risikozahlen teilen Zeitachse und Gruppenfarben mit den darüberliegenden Überlebenskurven.

Publikationsorientiert

Vektorausgabe

SVG bleibt in Manuskripten, Folien und Grafikeditoren gestochen scharf.

Prüfbare Ausgabe

Statistik-CSV

Überlebensschätzungen je Ereigniszeit, Konfidenzgrenzen, Ereignisse, Zensierungen und Risikozahlen bleiben zusammen mit dem Bild erhalten.

Kaplan-Meier-Kurve erstellen

Von Excel-Zeilen zur fertigen Überlebensgrafik

Vier Schritte verbinden Datenvorbereitung, Ereignisbedeutung, Interpretation und Export.

01

Personendaten einfügen oder hochladen

Eine Zeile pro Person mit Zeit, Ereignis und optionaler Gruppenspalte verwenden.

02

Ereigniscodierung bestätigen

Legen Sie fest, ob 1 oder 0 den Endpunkt bedeutet, und prüfen Sie danach ungültige Zeilen.

03

Kurve und Risikotabelle prüfen

Kontrollieren Sie Zensierung, Konfidenzintervalle, Gruppengrößen, Mediane, den Log-Rank-p-Wert und dünn besetzte Kurvenenden.

04

Abbildung und Statistik exportieren

Laden Sie ein SVG oder PNG für Ihr Manuskript herunter und bewahren Sie die Statistik-CSV für Prüfung und Reproduzierbarkeit auf.

Kurve erstellen
Von Excel-Zeilen zur fertigen Überlebensgrafik: Darstellung einer Kaplan-Meier-Überlebensanalyse
Das Anzeigelimit ändert nur die Abbildung. Spätere Nachbeobachtungen werden nie herausgefiltert.

Analyse fortsetzen

Verwandte Werkzeuge für klinische Forschung

Zeichnen Sie den Teilnehmerfluss, fassen Sie Studieneffekte zusammen, prüfen Sie auf Publikationsbias oder kontrollieren Sie die fertige Abbildung.

CONSORT-Flussdiagramm-Generator: Darstellung einer Kaplan-Meier-Überlebensanalyse

CONSORT-Flussdiagramm-Generator

Rekrutierung, Randomisierung, Nachbeobachtung und Analyse einer randomisierten Studie berichten.

Forest-Plot-Generator: Darstellung einer Kaplan-Meier-Überlebensanalyse

Forest-Plot-Generator

Effektschätzer und Konfidenzintervalle mehrerer Studien zusammenfassen.

Funnel-Plot-Generator: Darstellung einer Kaplan-Meier-Überlebensanalyse

Funnel-Plot-Generator

Effektschätzer gegen die Studienpräzision auftragen und nach Asymmetrie suchen.

Abbildungsprüfung für Fachzeitschriften: Darstellung einer Kaplan-Meier-Überlebensanalyse

Abbildungsprüfung für Fachzeitschriften

Abmessungen, Format und Auflösung vor der Einreichung prüfen.

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu Kaplan-Meier-Kurven

Welche Daten brauche ich für eine Kaplan-Meier-Kurve?+

Sie benötigen eine Zeile pro Person mit nicht negativer Nachbeobachtungszeit und Ereignisstatus. Für Behandlungs- oder Kohortenvergleiche kommt eine optionale Gruppenspalte hinzu. Bestätigen Sie vor der Analyse, ob 1 Ereignis und 0 Zensierung bedeutet oder ob Ihr Datensatz die umgekehrte Konvention nutzt.

Bedeutet 1 Ereignis oder Zensierung?+

Beide Konventionen kommen in realen Datensätzen vor und müssen ausdrücklich bestätigt werden. Wählen Sie 1 = Ereignis und 0 = zensiert oder kehren Sie die Zuordnung passend zur Quelle um. Auch Wörter wie event, dead, alive und censored werden erkannt; prüfen Sie das Ergebnis dennoch.

Wie erstelle ich ohne R eine Kaplan-Meier-Kurve aus Excel?+

Kopieren Sie Kopfzeile und Personendaten aus Excel oder Google Sheets in das Datenfeld. Zeit und Ereignis bleiben getrennte Spalten; für Vergleiche ergänzen Sie Gruppe. Alternativ laden Sie CSV oder TSV hoch. Der Browser berechnet und zeichnet die Kurve ohne R, Python oder Desktopsoftware.

Wie werden zensierte Beobachtungen dargestellt?+

Am Ende der Nachbeobachtung erscheint auf der Kurve eine Zensurmarke bei der Überlebenswahrscheinlichkeit, die zu diesem Zeitpunkt erreicht war. Zensierung nimmt die Person aus späteren Risikomengen, erzeugt aber keine Abwärtsstufe. Haben ein Ereignis und ein zensierter Datensatz denselben Zeitpunkt, wird zuerst das Ereignis verarbeitet, bevor der zensierte Datensatz die Risikomenge verlässt.

Was bedeutet „medianes Überleben nicht erreicht“?+

Das mediane Überleben ist der erste Zeitpunkt, an dem die geschätzte Überlebenswahrscheinlichkeit höchstens 0,50 beträgt. Bleibt die Kurve während der beobachteten Nachbeobachtung darüber, ist der Median nicht erreicht. Ersetzen Sie ihn weder durch die mediane Nachbeobachtungszeit noch durch eine Extrapolation über die Daten hinaus.

Wie wird die Risikotabelle berechnet?+

Zu jedem angezeigten Zeitpunkt werden Personen gezählt, deren dokumentierte Nachbeobachtungszeit mindestens diesen Zeitpunkt erreicht. Das entspricht der Risikomenge unmittelbar vor dortigen Ereignissen. Die vollständigen Daten bleiben Grundlage; eine kürzere sichtbare X-Achse entfernt keine spätere Nachbeobachtung und verändert keine früheren Risikozahlen.

Kann ich mehr als zwei Gruppen mit dem Log-Rank-Test vergleichen?+

Eine Gruppenspalte kann zwei oder mehr Bezeichnungen enthalten. Der Generator zeichnet jede Gruppe und meldet einen globalen Log-Rank-Test mit k−1 Freiheitsgraden, sofern die Kovarianzmatrix schätzbar ist. Paarweise Tests und adjustierte Hazard Ratios werden nicht berechnet und benötigen eine gesondert geplante Analyse.

Kann ich dieses Werkzeug für eine Publikation nutzen, ohne klinische Daten hochzuladen?+

Das Werkzeug liest, analysiert und zeichnet die Zeilen in Ihrem Browser und lädt sie nie hoch. Exportieren Sie ein SVG oder hochauflösendes PNG für Ihre Abbildung und bewahren Sie die Statistik-CSV zur Prüfung auf. Entfernen Sie vor der Veröffentlichung direkte Identifikatoren, beachten Sie die Datenrichtlinie Ihrer Einrichtung und prüfen Sie Analyse, Beschriftung, Annahmen und Zeitschriftenvorgaben selbst.

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Ereigniszeitdaten einfügen, Zensurcode bestätigen, Risikotabelle und Unsicherheit prüfen und die Abbildung samt Statistik exportieren. Keine Anmeldung nötig.

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