생존율(또는 실패율)을 추정하는 데 사용됩니다. 카플란-마이어 추정법(곱 한계 추정법이라고도 함)은 비모수적 방법이므로 모수적 방법에서 일반적으로 요구되는 많은 가정(예: 데이터를 모델링하기 위해 특정 확률 분포를 가정할 필요 없음)이 필요하지 않습니다. 이 방법은 중도절단된(불완전한) 데이터에도 사용할 수 있습니다.
참고: 이 분석 방법은 주로 사건 발생 시간 데이터를 분석하는 데 사용되지만, 검열 여부와 관계없이 모든 연속 변수를 모델링하는 데 사용할 수 있습니다(예: 사건 발생 힘).
생존 분석
- 열려 있는 JMP® 데이터 테이블에서 분석 > 신뢰성 및 생존 > 생존을 선택합니다.
- [열 선택] 에서 연속 시간 변수를 선택한 다음 [Y, 이벤트 발생 시간]을 클릭합니다.
- 데이터에 검열된 값이 있는 경우, 검열된 값을 식별하는 변수를 검열 역할에 추가합니다. 확인을 클릭합니다.
보고서에는 생존 곡선과 생존 추정치가 포함되어 있으며, 평균 생존일수, 25 번째 , 50 번째 (중앙값), 75% 분위수, 그리고 사건 발생 시점별 생존율, 실패율, 실패자 수, 위험군 수를 나타내는 표가 제공됩니다. 전체 Kaplan-Meier 추정치는 통합 표에서 확인할 수 있습니다. 빨간색 삼각형 아래에는 생존 곡선을 개선할 수 있는 옵션이 있습니다. 여기서는 음영 처리된 점별 신뢰 구간을 추가했습니다.
그룹 비교 분석
- 열려 있는 JMP® 데이터 테이블에서 분석 > 신뢰성 및 생존 > 생존을 선택합니다.
- [열 선택] 에서 연속 시간 변수를 선택한 다음 [Y, 이벤트 발생 시간]을 클릭합니다.
- 데이터에 검열이 있는 경우, 검열된 값을 식별하는 변수를 검열 역할에 추가합니다.
- 그룹을 식별하는 변수를 그룹화 역할에 추가합니다. [좋아요] 를 클릭합니다.
이 보고서는 각 그룹의 생존 곡선과 생존 추정치를 중첩하여 보여주고, 그룹 간 생존율이 다르다는 가설을 검증하는 통계적 검정 결과를 제시합니다.
Rats.jmp (Help > Sample Data Folder)Rats.jmp (도움말 > 샘플 데이터 폴더)
자세한 내용을 알아보려면 JMP 도움말 의 신뢰성 및 생존 분석 방법 > 생존 분석을 방문하십시오.
