粘贴 Excel 中的时间结局数据或上传 CSV，即可绘制 Kaplan-Meier 生存曲线，并加入删失标记、95% 置信区间、风险表、中位生存时间和对数秩检验，再导出 SVG、PNG 或 CSV。无需注册。
每位参与者一行。时间必须大于或等于 0；事件列记录终点是否发生，或该记录是否为右删失。
可直接从 Excel 或 Google Sheets 复制单元格。必需列：time 和 event，group 为可选列。
treatment-vs-control.csv
显示上限只改变横轴，不会删除更晚的参与者，也不会改变风险集。
数据在浏览器中解析和分析，不会被上传。
乘积限估计在并列时间点先处理事件、后处理删失，并采用 Greenwood log-log 95% 置信区间。重要结果请对照分析计划复核。
使用 paper banana，将研究方法、机制与流程转成清晰的科研图片。
Kaplan-Meier 曲线基础
Kaplan-Meier 曲线估计随时间保持未发生事件的概率。每发生一个事件，曲线就向下阶跃一次；删失标记表示该参与者在观察到事件之前已结束随访。
风险表显示选定时间点之前仍在观察中的参与者人数。它在曲线稀疏的尾部尤为重要，因为那里看似很大的阶跃可能只由少数参与者决定。
存在两个或更多组时，对数秩检验用于判断各组生存曲线总体上是否不同。它是未经调整的比较，并非因果估计；需要调整协变量时，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、分期或其他预先指定的分层。
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
在把图用于论文之前，请将估计量、置信区间和报告设置与成熟的统计软件进行比对。
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，以及未达到中位数时的处理方式。
文档
估计器参考这些参考资料介绍的是成熟的实现方式，不能替代针对具体研究的统计分析计划和独立验证。
载入任一示例，查看其个体数据、事件编码、删失标记、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、教学和论文发表前的审图，都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整理成可审计的初步分析。
调整时间范围、风险表、置信带或标签，无需在其他软件中重做分析。
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。
工具能做什么
每条曲线都与背后的个体数据、风险集、不确定性和可导出的统计结果保持关联。
即使事件编码、筛选或解读有误，图表看起来也可能没问题。生成器会把高风险假设和结果并列显示。
明确选择数值事件编码；dead、alive、event 和 censored 等文本值同样可以识别。
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。
如果生存曲线始终没有降到 0.50，中位数会标为“未达到”，而不会给出臆造的数值。
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供审阅的图，同时不隐藏影响分析结果的各项选择。
在现代浏览器中完成整个流程，无需配置 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留在你的浏览器内。
专用控件会让事件和删失的编码约定一目了然，再由你解读结果。
风险人数与上方生存曲线采用相同的时间刻度和组别颜色。
SVG 在论文、幻灯片和图形编辑软件中都保持清晰。
生存估计、置信限、事件、删失和风险人数会与图像一同保存。
如何制作 Kaplan-Meier 曲线
四个步骤，依次完成数据准备、事件含义确认、结果解读和导出。
每位参与者一行，提供时间、事件以及可选的分组列。
选择 1 还是 0 代表终点已发生，然后检查是否有无效行。
核对删失、置信区间、各组样本量、中位数、对数秩检验 p 值和稀疏的尾部。
下载用于论文的 SVG 或 PNG，并保留统计 CSV 以便审阅和复现。
继续你的分析
梳理试验参与者流程、汇总研究效应、核对期刊要求，并转换导出的生存曲线图。
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。
曲线上会在该参与者随访结束时所达到的生存概率处显示删失标记。删失会使该参与者退出之后的风险集，但不会产生向下阶跃。若事件与删失记录发生在同一时间，先处理事件，再让删失记录退出风险集。
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、分析并绘制个体数据，从不上传。可导出 SVG 或高分辨率 PNG 用于制图，并保留统计 CSV 供复核。发表前，请删除直接标识符、遵循所在机构的数据政策，并自行验证分析、标签、假设和期刊要求。
