不仅是SPSS啊，其他统计软件，只要是能做生存分析的。那么cox回归和kaplan-meier生存分析有什么区别？
Kaplan-Merier
1.用于生存数据组间比较，属于差异性统计分析；
2.本身属于单因素统计分析，何为单因素，因为只能研究一个分组因素对生存解决的影响。
3.可以做出组间生存曲线，进行可视化的比较。
4.可以计算中位生存时间和平均生存时间。
Cox回归
1.用于研究一个或多个研究因素与生存结局发生间的关系；
2.可以是单因素分析，也可以是多因素分析；当建模纳入一个研究因素时，就是单因素分析；当建模纳入多个因素的时候，就是多因素分析。
3.回归本身属于高级找关系，属于统计学的三维空间，可以降维打击，也就是降维解释二维统计差异性问题。
4.统计结果可以计算HR值，对风险因素的解释更加符合专业视角，对于非专业人员容易理解。
5.可以做出所有自变量取均值是的生存曲线，以及自变量中某个分类变量进行分组的多条生存曲线。
精鼎统计松哥（武松老师）统计说
1.从误差控制角度，Cox回归可以控制若干因素，因此，得到的结果更加准确一些！
2.他们都可以进行生存分析的单因素分析，因此，您会发现，很多SCI论文的单因素分析，就有Kaplan-Merier法的组间比较结果，也有进行众多单因素分析的Cox回归表格。
3.COX做单因素分析比Kaplan-Merier法强大，因为Kaplan-Merier法只能进行组间比较，对于天然分组变量，如性别，血型，可以直接组间比较，但是对于连续性变量，比如身高、体重。本身是连续性的，是没法直接进行Kaplan-Merier法进行分析的；
如果强行要做的话，得根据专业或者依据统计，对身高进行分组，然后对分组后的数据进行Kaplan-Merier法统计分析；
而如果采用的是，COX回归，自变量是数值连续性、分类、等级，COX回归完全可以轻松驾驭。
4.尽管COX回归比Kaplan-Merier法强大，并不是代表COX可以完全替代Kaplan-Merier法，比如Kaplan-Merier法可以计算每组中位生存时间和平均生存时间，而COX不可以；而COX可以计算风险函数，HR及95%CI，而Kaplan-Merier法不可以。
刘老师医学统计公号
KM法和单因素COX回归结果不一致
如果你K-M法只研究一个因素，而COX也只研究同一个因素，如果出现差异，那只能是算法之间的差异了。但也要知道，COX回归是半参数法，K-M法是非参数法。而众所周知，在符合条件的情况下，参数检验的检验效力要高于非参数检验。
另应该考虑COX应该符合比例风险模型，如果不符合，应该采用竞争风险模型，同时COX回归还包括时间依存变量的COX。
参考资料
精鼎统计公号
刘老师医学统计公号