如果无删失观察结果，且所有受试者均死亡（发生感兴趣事件）

如果您随访每名受试者，直至发生感兴趣事件（事件通常是死亡，但生存曲线可追踪时间直至任何一次性事件），则曲线最终将达到0。在最后一名受试者发生感兴趣事件的时间（X值），生存的概率将为零。

如果所有受试者受随访的时间完全相同

如果所有受试者接受随访的时间相同，情况就变得很容易。如果三分之一的受试者在研究结束时尚未发生感兴趣事件，则生存概率为33%。

如果一些受试者一直遭删失

如果将任何受试者的观察结果进行删失处理，则生存曲线的最低点不会等于研究结束时尚未发生过感兴趣事件的受试者比例。

删失前，受试者对部分生存率值有贡献。之后，其不会影响计算。在任何给定的时间，生存率值是生存时间最长的随访受试者的比例。

观察结果遭删失的受试者（要么因为他们离开了研究，要么因为研究结束了）在删失时间之外无法给出任何信息。您不知道他们是否会在删失后发生感兴趣事件（或者您知道，但不能使用这些信息，因为这不再符合试验方案）。因此，如果任何受试者在生存曲线的X轴上显示的最后时间前遭删失，则生存图表上显示的最终生存率将不会与未发生感兴趣事件的受试者的实际分数相对应。您可很容易手动计算的简单生存率百分比没有意义，原因在于并非所有受试者均接受相同时间的随访。

生存曲线何时会降至零？

如果生存曲线一直下降到0%生存率，这并不意味着参与研究的每名受试者均发生感兴趣事件。一些受试者可能在较早时间点被删失（可能原因包括退出研究，或者研究在其发生感兴趣事件之前结束）。当最后一个时间点的观察主体是发生感兴趣事件的受试者，而非删失受试者时，生存概率将降至零。如果您的数据按X值排序（Prism可使用“编辑..排序”进行排序），如果最后一个Y值为1（感兴趣事件），曲线将下降到0%存活率，如果最后一个Y值为0（删失），曲线将在0%以上结束。

在以下示例中，感兴趣事件是死亡。10名受试者中的4名死亡。但生存曲线下降至零，而非60%。为什么？因为6名受试者将在1-27个月之间进行删失。我们不知道如果他们在研究中留到第28个月会发生什么。由于我们不知道他们是存活或者死亡，删失后，其数据不能计算在内（但此前肯定可将数据计算在内）。第27个月时，仅一名受试者仍接受随访，她或他在第28个月死亡，生存率下降到至0。