生存分析は、生物統計でイベント発生までの時間データを分析するために使用される統計の分野です。これには、関心のあるイベントが発生するまでの時間を調べることが含まれます。他の統計手法と同様、生存分析はいくつかの重要な仮定に基づいており、結果の信頼性と妥当性を保証するためにこれらの仮定をテストすることが重要です。
生存分析における重要な仮定
生存分析には、結果を正確に解釈するために不可欠な重要な前提条件がいくつかあります。
- 非有益な打ち切り:この仮定は、イベントが発生するか打ち切られる確率は、実際のイベント時間とは無関係であることを意味します。言い換えれば、検閲プロセスはイベントまでの時間に影響されるべきではありません。
- 生存関数:生存関数は、被験者が特定の時間を超えて生存する確率を表します。生存関数は時間の減少関数であると仮定されます。これは、生存の確率が時間の経過とともに減少することを意味します。
- 打ち切りの独立性:この仮定は、打ち切り時間は生存時間から独立している必要があることを示しています。言い換えれば、打ち切りの理由は、根底にある生存時間と関連すべきではありません。
- 比例ハザード:この仮定は、コックス比例ハザード モデルに固有のものであり、任意の 2 人の個人のハザード率が常に比例することを意味します。この仮定が当てはまる場合、コックス比例ハザード モデルを使用して、生存時間に対する共変量の影響を推定できます。
重要な前提をテストする
これらの重要な仮定を立てたら、それらがデータセット内で当てはまるかどうかをテストして検証することが不可欠になります。これらの仮定をテストするには、いくつかの方法が使用されます。
- カプランマイヤー曲線:これらは、生存関数が減少するという仮定を視覚的に評価するために使用されます。カプラン マイヤー曲線は、時間に対する生存確率をプロットし、減少する生存関数の仮定が当てはまるかどうかを判断するのに役立ちます。
- Cox-Snell 残差:これらの残差は、比例ハザードの仮定を評価するために使用されます。Cox-Snell 残差対対数時間のプロット上の直線からの逸脱は、比例ハザードの仮定の違反を示します。
- ログランク検定:この検定は、さまざまなグループの生存曲線の同等性を評価するために使用されます。2 つ以上のグループを比較する場合、有意な結果は、非情報検閲の前提に違反していることを示します。
- シェーンフェルド残差:これらの残差は、Cox 比例ハザード モデルの比例仮定を評価するために使用されます。シェーンフェルト残差に時間の経過に伴うパターンがある場合、それは比例性の仮定の違反を示します。
生物統計学における実践的な応用
生存分析は生物統計学、特に臨床試験データ、疫学研究、医学研究の分析に広く応用されています。重要な前提を理解し、それらを厳密にテストすることで、研究者は発見の妥当性を確認し、結果が生じるまでの時間について正確な推論を行うことができます。
結論として、生存分析はいくつかの重要な仮定に依存しており、結果の妥当性を保証するにはこれらの仮定をテストすることが重要です。さまざまな統計手法や技術を採用することで、研究者は仮説が正しいかどうかを検証し、その結果を応用して生物統計における情報に基づいた意思決定を行うことができます。