生存時間分析

Survival analysis イベントが起きるまでの時間とイベントとの間の関係に焦点を当てる分析方法

カプランマイヤー生存曲線Kaplan-Meier method

生存率曲線を描くことで生存時間の推定を行います。また、死亡発生ごとに生存率を計算するので、少数例の場合にも正確な生存率を求めることができます。

STATWEB出力内容

グループ・層別生存時間、リスク数、イベント数、生存誤差、標準誤差 コックス・マンテル検定

出力例(画像をクリックすると拡大表示されます)
出力例_カプランマイヤー生存曲線

コックス比例ハザード分析Cox regression (proportional hazard model)

年齢や性別などの説明変数の効果を説明する生存データの分析(回帰分析)によく使われます。患者の「生存/死亡」、顧客の「継続/離反」などを対象として分析し、その要因の効果を分析することができます。医療分野で特に多く利用されていますが、顧客データの解析でも応用されています。 単変量解析のカプラン・マイヤー法が生存時間を解析するための要因として1変数しか利用できないのに対して、Cox回帰分析は複数の要因を評価することができます。

STATWEB出力内容

ハザード比、有意確率、信頼区間、一致係数、決定係数、尤度比検定、WALD検定、ログランンク検定

出力例(画像をクリックすると拡大表示されます)
出力例_コックス比例ハザード分析

一般化ウィルコクソン検定Generalized Wilcoxon test

時点ごと重みを考慮し、ハザード比(イベント発生率の比)が変わるような場合でも対応できる検定方法です。
ログランク検定は2群のハザード比が一定であることを想定していますので、途中でハザード比が変わるようなデータの場合は不向きです。

STATWEB出力内容

順位和統計量、有意確率

出力例:準備中

ログランク検定Log rank test

2つの生存曲線が同じかどうかを調べます。群ごとにイベントの有無別に集計した分割表(クロス集計表)のカイ2乗値を検定統計量として利用します。

STATWEB出力内容

カイ二乗値、有意確率

出力例:準備中

コックス・マンテル検定Cox Mantel test

生命表のデータを対応のある2分類データと考え、繰り返しのある二元配置分散分析同様の方法により、累積生存率曲線全体を群間比較します。

STATWEB出力内容

統計量、有意確率、信頼区間

出力例:準備中