無論你是生命科學領域在評估新藥療效、臨床醫學在追蹤病患預後，還是工程領域在測試設備的故障壽命，存活分析 (Survival Analysis) 都是不可或缺的統計工具。

然而，要將存活分析繪製成美觀的圖表往往需要大量時間，GraphPad Prism則是一款簡單的軟體，不僅能快速計算出卡方值與p值，還可以快速繪製出可達發表等級的高解析度圖表。接下來就讓我們一起來看看如何繪製Kaplan-Meier 存活曲線吧！

一、 什麼是存活分析與設限資料 (Censored Data)？

在開始繪圖前，我們需要先了解一個核心概念：設限 (Censored)。

存活分析主要用於記錄「從起始點到特定事件發生」所經歷的時間，但現實研究中，並不是每個樣本都會在觀察期內發生事件。例如，病患可能提早退出試驗、失去聯繫，或是直到研究結束時依然正常未發病，而這些只知道「至少存活了多久」的數據，就稱為設限資料。

因此，我們需要透過Kaplan-Meier估計方法，來畫出呈現階梯狀下降的存活曲線。

二、 如何使用GraphPad Prism繪製存活分析圖？

步驟一：開啟Prism並選擇正確的專案類型

  1. 打開 GraphPad Prism 軟體。
  2. 在左側選單中，點選「Survival」。
  3. 右側設定保持預設即可（X 欄代表時間，Y 欄代表事件狀態），點擊 Create 建立新專案。

步驟二：Prism 的資料輸入格式

Prism的存活分析資料表，要求不同組別的資料必須分開放在不同的Y欄位中。

  1. X欄 (Time)：輸入追蹤或觀察的時間（例如：天數、月數）。
  2. Y 欄 (Event Status)：輸入 1（代表發生事件，如死亡或故障）或 0（代表設限，如存活或失聯）。

💡 關鍵技巧

假設你要比較Group A與Group B：

  1. 將Group A的時間貼在X欄，狀態貼在Y1欄。
  2. 將Group B的時間「接續」貼在X欄的下方，但狀態要貼在Y2欄，此時Group B對應的Y1欄位是空白的。

步驟三：讀取 Log-rank Test 統計結果

資料輸入完成的瞬間，Prism 就已經幫你算好所有的統計數據，此時在左側導覽列的Results資料夾中，點擊你的數據表名稱，這裡會顯示各組的中位數存活時間 (Median survival)。

找到 Log-rank (Mantel-Cox) test 區塊，這裡的p value就是判斷兩組存活曲線是否有顯著統計差異的關鍵指標，若是 p < 0.05，即可在圖表上標示星號。

步驟四：圖表美化

在左側的Graphs資料夾點開你的圖表，便可以看到Prism已經畫出了基礎的Kaplan-Meier階梯圖，接下來只要根據自己的需求更改座標軸標籤、調整線條顏色與粗細…等，便可大功告成了！

無論你是要將存活分析圖表放進期末專題、學術海報，還是正式的期刊論文發表，若有統計相關需求再請與我們聯繫，也請給我們一個google好評，謝謝~