首先必須得是XY類型的圖表，在數據分析的窗口中有個XY analyses，第三個選個是Fit Spline/LOWESS. 點進去以后用第一個選項Cubic Spline，其余都用默認的就行了。最后回到graph里面再看就全變成曲線啦。我用的是MAC版的prism 6

在臨床研究中，生存曲線（又稱Kaplan-Meier曲線）是最常用圖片之一，旨在描述各組患者的生存狀況。一張漂亮的、專業的生存曲線圖不僅可以令編輯、讀者和審稿專家眼前一亮，同時也能為論文增色不少。然而，對于一些新手而言，生存曲線卻顯得十分陌生，不知道為何要繪制生存曲線，也不知道該如何解讀生存曲線的結果。

如何解讀生存曲線呢？文章源自四五設計網-http://www.wasochina.com/52006.html

（1)對于生存曲線，樣本量越大，生存曲線越平滑，誤差越小。文章源自四五設計網-http://www.wasochina.com/52006.html

（2）一般而言，兩條曲線之間的距離越大（分叉越大），說明兩組患者預后（終點事件發生率）的差別越大，也越容易做出統計學差異。其實這個和t檢驗差不多：兩組數據的均數差異越大，越容易有統計學差異。丟塔游戲網www.diuta.com文章源自四五設計網-http://www.wasochina.com/52006.html

（3）隨訪時間越長，越容易做出統計學差異。這個問題其實也很好理解，一個極端的比方就是，在上述sST2例子中，假定隨訪時間為1天，而非400天，兩組患者生存率的差異顯然是沒有統計學意義的。國際上，隨訪時間越長的研究越容易發表在高水平的雜志上，原因與此有關。文章源自四五設計網-http://www.wasochina.com/52006.html

（4）樣本量越大，越容易做出統計學差異。樣本量越大，誤差（標準誤）越小，當然越有統計學意義。其實這相當于在t檢驗中，兩組數據的標準差越小，當然越容易得到陽性統計學結果。文章源自四五設計網-http://www.wasochina.com/52006.html

（5）生存曲線與X軸有交叉，并不意味著研究對象全部死亡（發生終點事件）。實際上，在生存曲線中，每一個時間點上只要有病人死亡（或者發生終點事件），曲線就會下降一定的幅度。（參考知乎oriRNA）文章源自四五設計網-http://www.wasochina.com/52006.html

接下來，我們就用Graphpad prism9，和大家一起看看如何繪制生存曲線。文章源自四五設計網-http://www.wasochina.com/52006.html

1. Survival curve-生存曲線文章源自四五設計網-http://www.wasochina.com/52006.html

在有關差異表達基因和生物標志物模型分析中，經常會見到生存曲線分析。文章源自四五設計網-http://www.wasochina.com/52006.html

（1）創建文章源自四五設計網-http://www.wasochina.com/52006.html

（2）寫入/導入數據

（3）Graphs

（4）結果，治療組與對照組沒有顯著性差異。

（5）調整后的Graphs

雙擊圖，彈出如下窗口，就可以編輯line的顏色等等。

（6）雙擊Y軸添加參考線。大多數研究會討論中位生存時間。

雙擊Y軸，在”Additionalticks and grid lines“中寫入0.5 （如果開始作圖時選擇”Percents“這里應寫入50）點選 TickLine在Details按鈕中選擇參考線的顏色和線型即可。同樣，也可以去添加X軸的參考線。