情人节将至，小编掐指一算，从1月20号返乡大潮开始，各地的咖啡馆、茶室、火锅店的单身男女一定络绎不绝。
有几对能在这相亲潮过后“相忘于江湖”呢？
于是，好奇的小编没闲着，搞（开）了个研（脑）究（洞）。
各对相亲男女初次见面的时间不同，结局也各有不同：
有的在1月20号就被安排了相亲，比如Cathy和Mike，但相处一段时间后发现并不来电，最终只打算交个朋友。
Lisa和小王这对，Lisa发现介绍人明显对小王的颜值和人品夸大其词，遂决定与小王老死不相往来。
Amy和Louis没有见光死，郎才女貌，甚是般配，然而两人都没有去对方城市发展的规划，长痛不如割爱。
Kevin对Anna一见钟情，相处和谐，无奈小编太过八卦被屏蔽，再也联系不到这对姑娘小伙……
最幸运的估计是Jane和小李了，三观一致，家庭背景相似，也许结局不错，至少情人节还准备一起过了不是？
小编将他们的情况总结在下图，横线代表接触相处的时间，X表示“拜拜”的结局，O代表失联的男女。他们之间的故事，是不是一目了然？
前面三对，在小编的研究时间内，都发生了关注的结局事件。而后面两对，在研究时间内尚未发生或观察到事件的发生，相处时间也只能遗憾地被删失了。
分析此类与事件相结合的时间数据，就是通常说的“生存分析”。
这类数据，经常出现在肿瘤临床试验中，比如总体生存期（Overall Survival, OS），通常说的是病人自开始接受治疗至最后死亡的生存时间；还有无进展生存期（Progression Free Survival, PFS），指的是病人开始治疗到肿瘤进展或死亡的时间。为了能够收集这类数据，病人从进入试验开始就会被一直随访，直到发生终点事件或在试验结束时被删失。
所以，在生存分析的数据集中，每个观察对象都有对应的“生存”时间，并有另一个指标变量区分该对象是否发生终点事件，发生则为1，删失记为0。
相亲这个研究，数据就会长成下面这个样子：
表格数据看起来费劲，不如画个生存曲线（又称Kaplan-Meier曲线）吧？
研究刚开始时，男女相亲可能成功概率（生存率）是100%。随着后来的接触了解，也随着那些提前出局的男女，相亲男女的生存率不断下降。
所以，生存曲线是一条单调递减的曲线。当有男女决定彼此不合适而不再继续时，这条曲线就会阶梯下降。
图中可以看到，曲线的第一次大幅下降来自Lisa这对“见光死”，和他们类似的相亲男女约占到了本研究人群的25%；像Anna和Kevin这样低调处理的男女，因为小编无法判断他们最后的关系状态，于是用“ ”号标记在曲线上，表示在该时间存在删失数据。Jane和小李这对小情侣发展顺利，相处17天后研究结束，无法再得知状态，因此也用“ ”标记；从生存曲线中也可看出，在研究期间“确认存活”整整25天的幸运男女大概只占20%。
在这个研究中，相亲存活率在4.5天时降到了50%，所以中位生存时间为4.5天。说起相亲，大家自然的要和自由恋爱进行比较。若自由恋爱的中位生存时间无法观测，也就是50%的自由恋爱男女的恋爱时间能超过25天，这么一比，自由恋爱明显更靠谱嘛！
在肿瘤研究中，为比较两种治疗优劣，中位生存时间是常用指标，指的是50%的病人能够存活的时间。这个指标因其非常直观的含义而受到研究者的偏爱。中位生存期比较的是特定时间点上的生存时间。
但临床应用中，更值得关注的是两个治疗为试验人群带来的整体受益的区别。这么一说，生存曲线图就必不可少了，各生存曲线的位置和其之间的关系也显得尤为重要。
一个常用的指标叫风险比（Hazard Ratio，HR），指的是单位时间内治疗组和对照组之间的风险差别。比如对照组相对于治疗组的死亡风险比是2，说明每个单位时间点内，患者在对照组的死亡风险是治疗组患者的两倍。风险比反映了生存率的整体情况。
用生存曲线来比较治疗组和对照组，绝对是“距离产生美”。如果像上面的图中自由恋爱的曲线远远高于相亲一样，治疗组曲线远远高于对照组，那真是皆大欢喜了！
那么，在骨感的现实中，“网恋”的生存曲线又如何呢？
上图中，相亲与网恋的中位生存期非常接近，曲线还交叉了！随着时间增进，相亲相较于网恋的优势渐渐显现，可以预测网恋关系告吹的概率比相亲告吹的概率大的多，风险比大于1。虽然两者中位生存时间接近，小编更愿相信，相亲比网恋靠谱些（一脸严肃）！
小编认为，这些数据结果包含了很多信息，但前提是基于的试验设计是科学合理的。像小编这样的脑洞得来的数据……呵呵，那个，听说明儿情人节天气不错，大家还是准备准备去秀恩爱吧！
祝大家在爱情这一命题里，生存曲线高高在上，中位生存时间永远观测不到！
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