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生存函数是一种统计方法，常用于分析生存时间数据，尤其在生物学、医学和可靠性工程等领域有着广泛的应用。那么，生存函数的原始数据包括哪些内容呢？
简言之，生存函数原始数据主要涉及个体生存时间及其相关的协变量信息。具体来说，包括以下几点：
- 生存时间：这是最核心的数据，指个体从开始观察的时间点到事件发生（如死亡、失效等）的时间长度。生存时间可以是离散的也可以是连续的，通常用单位“天”、“月”或“年”来表示。
- 协变量：这些是与生存时间相关的其他变量，可能影响个体的生存率。协变量可以是分类的（如性别、治疗类型）也可以是连续的（如年龄、血压水平）。
- 观察状态：指个体在研究结束时是否发生了所关注的事件。通常分为“失效”（事件发生）和“截尾”（事件未发生，但个体在研究期间被移除或研究结束）。
- 样本量：指参与研究的个体总数，足够的样本量可以提高生存分析的可信度。
在具体分析时，还需要对原始数据进行一些预处理，如确定生存时间的分布、处理缺失值、考虑协变量的交互作用等。通过对原始数据的细致分析，研究人员可以构建生存模型，估计生存函数，并进一步探究各种因素对生存时间的影响。
总结来说，生存函数原始数据主要包括生存时间、协变量、观察状态和样本量等。这些数据是进行生存分析的基础，对于理解事件发生的风险因素、评估治疗效果以及制定临床决策具有重要意义。