Överlevnadsmodeller

Överlevnadsmodeller, även kända som överlevnadsanalys eller händelsestidsanalys, är en samling statistiska metoder som används för att analysera tiden fram till att en specifik händelse inträffar. Denna händelse kan vara en mängd olika saker beroende på forskningsområdet, såsom dödsfall, sjukdomsåterfall, maskinfel, kundavhopp eller äktenskapsskillnad. Målet med överlevnadsmodeller är att förstå de faktorer som påverkar tiden till händelsen och att uppskatta sannolikheten för att händelsen inträffar vid en viss tidpunkt.

En central del av överlevnadsanalysen är konceptet med censurerad data. Censurering uppstår när man inte observerar den fullständiga tiden till händelsen för alla individer i studien. Det vanligaste fallet är högercensurering, där en individ fortfarande lever eller inte har upplevt händelsen när studien avslutas. Överlevnadsmodeller är utformade för att hantera denna typ av ofullständig information på ett korrekt sätt.

Vanliga metoder inom överlevnadsanalys inkluderar Kaplan-Meier-estimatorn för att uppskatta överlevnadskurvor och Cox proportionella hazardmodeller för att identifiera förklarande variabler som påverkar överlevnadstiden. Kaplan-Meier-kurvan visualiserar den kumulativa sannolikheten att överleva bortom en viss tidpunkt, medan Cox-modellen kvantifierar effekten av olika riskfaktorer på hazardfunktionen, som representerar den omedelbara risken att händelsen inträffar givet att den inte redan har inträffat.

Överlevnadsmodeller har breda tillämpningar inom medicin och folkhälsa för att studera prognos och effekten av behandlingar, men de används även inom teknik för tillförlitlighetsanalys, inom ekonomi för att studera kundlojalitet och inom samhällsvetenskap för att analysera varaktighet av tillstånd.