生存分析は、関心のあるイベントが発生するまでの時間を分析するために使用される統計的手法です。これは、臨床試験や疫学研究における死亡、再発、回復までの時間など、イベント発生までの時間データを研究する生物統計で一般的に使用されます。研究者や統計学者がデータから有効な推論を行うには、生存分析の原理と仮定を理解することが重要です。
生存分析の原則
生存分析は、その統計的手法と解釈を支えるいくつかの重要な原則に基づいています。これらの原則には次のものが含まれます。
- 打ち切り:生存分析では、研究終了までに一部の個体に目的の事象が発生しなかった打ち切りが考慮されます。これは、追跡調査ができなくなったか、研究が終了したことが原因である可能性があります。打ち切りは生存分析における重要な考慮事項であり、統計分析では適切に対処する必要があります。
- イベント発生までの時間データ:生存分析の基本概念は、イベント発生までの時間データの分析です。イベントが発生するまでの時間に焦点を当て、その時間と対象の共変量との関係を調べます。
- ハザード関数:ハザード関数は、個人がその時点まで生存していることを前提として、特定の時点での対象となるイベントの瞬間的な発生率を表します。これは生存分析の基本的な概念であり、さまざまな時点でイベントを経験するリスクについての洞察を提供します。
- 生存関数:生存関数は S(t) として表されることが多く、時間 t を超えて生存する確率を表します。これは生存分析の中心的な概念であり、さまざまな時点での生存確率を推定するために使用されます。
生存分析の仮定
生存分析は、統計的推論の妥当性を保証するために特定の仮定に依存します。これらの仮定には次のものが含まれます。
- 非有益な検閲:重要な前提の 1 つは、検閲は非有益であるということです。つまり、検閲対象に対するイベントの発生 (または非発生) は、イベントが発生しなかった場合にいつ発生したかについての情報を提供してはならないことを意味します。検閲された。この仮定に違反すると、偏った結果が生じる可能性があります。
- 独立した検閲:もう 1 つの仮定は検閲の独立性であり、異なる個人の検閲時間は互いに独立していると想定されます。この仮定は、生存分析における統計的手法の妥当性にとって非常に重要です。
- 比例ハザード:比例ハザードの仮定は、さまざまなグループまたは共変量のハザード関数が時間の経過とともに比例することを仮定します。この仮定は、生存分析で広く使用されている手法であるコックス比例ハザード モデルにとって不可欠です。この仮定に違反すると、生存に対する共変量の推定効果の精度に影響を与える可能性があります。
- 連続時間:生存分析では、時間が離散的な間隔ではなく連続的なスケールで測定されることを前提としています。この仮定により、時間と対象イベントとの関係をより正確にモデル化することが可能になります。
生物統計学への応用
生物統計の分野では、生存分析はさまざまな健康関連の結果や出来事を研究する上で重要な役割を果たします。これは次の場合に適用されます。
- 臨床試験:生存分析は、再発、進行、死亡などの特定の事象が発生するまでの時間を分析することにより、治療や介入の有効性を評価するために使用されます。
- 疫学研究:疫学者は生存分析を利用して、集団ベースの研究で疾患の発症、状態の進行、または特定の結果の発生までの時間を調査します。
- 公衆衛生研究:生存分析は公衆衛生研究で使用され、予防介入や健康増進プログラムに関連して、回復までの時間、無病生存期間、その他の関連エンドポイントを分析します。
生物統計学者や生物統計分野の研究者は、生存時間分析を利用して、結果が発生するまでの時間に影響を与える要因についての洞察を得て、臨床的および公衆衛生的介入について十分な情報に基づいた意思決定を行っています。