关于生存分析的深入探讨，前文曾简要介绍了K-M法，亦称乘积极限法，用于计算生存率。此方法的核心思想是通过将生存概率相乘来得出生存率。
对于生存曲线的估算，我们首先需理解相关数据。如同我们讨论身高样本时所提及，首次与后续的样本可能存在平均身高的差异。这差异源于它们都是样本统计量，会随着样本的变化而变化。
将这种样本统计量合并，再计算其平均数和标准差，所得的标准差则被称为标准误。这一概念在我们学习均数抽样分布时曾详细探讨过。
类似地，基于样本计算的生存函数也是样本统计量，我们可以计算其标准误。理解了这一点后，便能领悟上一篇文章末尾提到的“生存率标准误”的概念，如下表第（9）列所示。
虽然“生存率标准误”的计算公式较为复杂，但其核心意义在于衡量由单个样本生存率代表总体的误差。就如同用一个城市的平均身高来代表全国的平均身高会存在误差一样，我们需要计算标准误来衡量这种误差。
由此可见，掌握基本的统计学理论和知识点显得尤为重要。前文所述的样本均数标准误等概念，与这里讨论的生存率标准误有着相似的逻辑，读者可进行类比学习。
深入研究“生存率标准误”的必要性在于实际应用中我们常需计算生存率的95%置信区间。这一原理与均数的95%置信区间颇为相似。
对于此知识点不熟悉的读者，可回顾我们之前的文章以加深理解。一旦掌握了置信区间的基本逻辑，面对如手术后辅助化疗的肺癌患者10个月生存率的95%置信区间计算公式时，便不会感到陌生。
该计算公式得出，肺癌患者接受手术后辅助化疗的10个月生存率的95%置信区间为（0.2848，0.8580），换算成百分数即为（28.48%，85.80%）。
在讲解了生存率置信区间的算法后，我们来复习一下之前介绍过的另一个概念——中位生存时间。
如图所示，当时间等于11.124个月时，对应的生存率为0.5。这意味着在给定的时间点上，生存函数的值达到0.5。这进一步体现在专业的K-M生存曲线上。
K-M生存曲线（即前文所提的K-M乘积极限法）的横轴代表生存时间，纵轴则代表生存率。从图中可见，K-M生存曲线呈阶梯状下降趋势。随着生存时间的延长，依然存活的人数逐渐减少，生存率相应降低。若曲线阶梯陡峭，则表示生存率下降速度较快，通常意味着生存期较短。