Kaplan-Meier Curve Maker 可将粘贴的生存数据或上传的 CSV 转换为可导出的生存曲线，并显示删失标记、95% 置信区间、风险人数表、中位生存期和 Log-rank 检验。
每位参与者一行。时间必须非负；事件字段表示终点发生或右删失。
可直接从 Excel 或 Google Sheets 复制单元格。必需列：time 和 event；group 可选。
treatment-vs-control.csv
修改显示上限只会改变横轴，不会删除更晚参与者或改变风险集。
数据仅在当前浏览器中解析和分析，不会由此工具上传。
乘积限估计采用事件优先的并列时间处理和 Greenwood log-log 95% 置信区间。重要结果请依据分析计划复核。
Kaplan-Meier 曲线基础
Kaplan-Meier 曲线估计随时间保持未发生目标事件的概率。每次向下阶跃代表观察到一个事件；删失标记表示该参与者在尚未观察到事件时结束随访。
风险人数表显示各时间点之前仍在观察中的参与者数量。它能帮助判断曲线尾部的信息量，因为尾部看似明显的变化可能只由少数参与者决定。
当存在两个或更多组时，Log-rank 检验比较各组完整的生存经历。它是未经调整的比较，并非因果估计；需要协变量调整时仍应使用预先指定的 Cox 模型。
每位参与者的非负随访时长。
目标终点是否发生，或记录是否为右删失。
可选的治疗组、队列、分期或预先指定的分层。
在每个事件时间点之前仍在随访且未发生事件的参与者。
方法与验证
将估计量、置信区间和报告设置与成熟统计实现核对，再将图用于论文。
来源复核时间：2026 年 9 月
参考实现
覆盖范围
参考估计器
需要核对
核对乘积限估计、风险集、置信区间和中位生存期。
参考实现
覆盖范围
独立实现
需要核对
核对 Kaplan-Meier 拟合、右删失、置信区间和生存函数输出。
参考实现
覆盖范围
非参数 API
需要核对
核对事件编码、时间排序、置信区间方法和中位数未达到时的处理。
文档
估计器参考这些文档说明成熟实现，但不能替代研究专属的统计分析计划和独立验证。
将任一示例载入生成器，检查个体数据、事件编码、删失、置信区间、风险表和组间比较。
面向时间结局研究
临床队列、治疗比较、教学和论文审图均可使用同一套透明流程。
将 OS、PFS、DFS、感染、器械失效等时间结局记录转换为可审计的首次分析。
调整时间范围、风险表、置信带或标签，无需在其他软件中重建分析。
导出前核对事件编码、无效行、组别样本量、事件数、中位数和风险集尾部。
Kaplan-Meier 工具能力
每条可见曲线都与生成它的个体数据、风险集、不确定性和可导出统计结果相连。
从同一数据集生成乘积限阶跃、删失标记、Greenwood log-log 置信区间、中位生存期、风险集和多组 Log-rank 检验。
使用 Kaplan-Meier Curve Maker
即使事件编码、筛选或解读有误，图表仍可能看似合理；生成器会将高风险假设与结果并列显示。
明确选择数值事件编码；同时识别 dead、alive、event 和 censored 等文本值。
显示时间上限只改变横轴，不会删除更晚记录或改变早期风险集。
如果曲线没有下降到 0.50，结果将显示“未达到”，不会编造数值。
风险表与警告会提示曲线尾部是否只由极少参与者支持。
为什么研究者使用它
从电子表格直接得到可审阅的图，同时保留决定分析结果的关键选择。
在现代浏览器中完成全部流程，不必配置 R、Python 或桌面统计软件。
个体数据在解析、计算、预览和下载过程中始终保留在浏览器内。
专用控件要求先确认事件和删失的编码约定，再解读结果。
风险人数与上方生存曲线使用相同时间轴和组别颜色。
SVG 在论文、幻灯片和后续图形编辑中保持清晰。
图像之外还会保留生存估计、置信限、事件、删失和风险人数。
如何制作 Kaplan-Meier 曲线
四个清晰步骤将数据准备、事件含义、结果解读和导出串联起来。
每位参与者一行，提供时间、事件以及可选的分组列。
选择 1 或 0 哪个代表终点发生，并在继续前检查无效行。
核对删失、置信区间、组别样本量、中位数、Log-rank p 值和稀疏尾部。
下载用于论文的 SVG 或 PNG，并保留统计 CSV 供审阅和复现。
继续分析流程
记录证据流程、汇总研究效应、检查发表模式或核对最终图件。
Kaplan-Meier Curve Maker 常见问题
每位参与者一行，必须包含非负随访时间和事件状态；比较治疗组或队列时可添加分组列。分析前必须确认 1 表示事件、0 表示删失，还是源数据采用相反约定。
真实数据中两种约定都可能出现，因此必须明确确认。请选择“1 = 事件，0 = 删失”，或在源数据相反时切换映射。解析器也能识别 event、dead、alive 和 censored 等文本，但仍需人工核对。
复制 Excel 或 Google Sheets 的表头与个体数据并粘贴到数据框，确保时间和事件分别成列，需要比较时再添加分组。也可以上传 CSV 或 TSV；浏览器会直接计算并重绘曲线，无需安装 R、Python 或桌面软件。
参与者随访结束时，曲线当前的生存概率位置会显示删失标记。删失会让该参与者退出后续风险集，但不会产生向下阶跃。如果事件与删失发生在同一时间，先处理事件，再将删失记录移出风险集。
中位生存期是估计生存概率首次达到或低于 0.50 的时间。如果整个观察期内曲线始终高于 0.50，就应报告“未达到”，不能用普通随访时间中位数替代，也不能将曲线外推到观察数据之外。
每个显示时间点都会统计随访时间至少达到该时点的参与者，这对应事件发生前的风险集。风险表始终使用完整数据，因此缩短横轴显示范围不会删除较晚随访，也不会改变更早时间点的风险人数。
可以。添加包含两个或更多标签的分组列后，生成器会为每组绘制曲线，并在协方差矩阵可估计时报告自由度为 k−1 的全局 Log-rank 检验。工具不会输出需要独立预设分析的两两检验或调整后风险比。
工具在浏览器中解析、计算并绘制个体数据，不会上传原始行。可导出 SVG 或高分辨率 PNG，并保留统计 CSV 供复核。请删除直接标识符、遵循机构数据政策，并在投稿前独立验证分析、标签、假设与期刊要求。
浏览器端生存曲线生成器
粘贴时间结局数据，确认删失编码，检查风险表和不确定性，再连同统计结果一起导出。
