カプランマイヤー法

生存分析は、実験中の死亡や疾病への罹患、製品の故障といったイベントに至るまでの時間を分析するものです。イベントまで期間を生存時間と言います。観察期間内にイベントが研究対象に発生した場合、生存時間は完全なデータを示しています。逆にイベントが特定の対象に発生しない場合、生存時間は打ち切りとなります。

OriginProでは幅広く使われている以下の3つの検定を使用できます。今回は、Kaplan-Meier法カプラン=マイヤー法)による実際の分析例と結果の解釈をご紹介します。

  • Kaplan-Meier法
  • Cox比例ハザードモデル
  • Weibullフィット
カプラン・マイヤー法

※ Kaplan-Meier分析を含む生存分析を行うには、OriginがPro版である必要があります。通常版のOriginをお使いの方は体験版にて実際にお試しいただけます。

カプランマイヤー法

生存分析は、死亡や治療の失敗、疾患発症、故障、顧客の解約、退職、結婚、出産といったイベントに至るまでの時間を分析するものです。社会科学ではイベント履歴分析(イベント・ヒストリー分析)、工学(エンジニアリング)では信頼性解析と呼ばれることがあります。

生存率は、標本の生存時間から生存関数 S(t) を使って求めることができます。 生存関数 S(t) は、時間 t までの生存率を表します。S(t)=1-F(t) で表すことができ、F(t) は、イベント時間の累積分布関数です。不完全な観測データである打ち切り値がある場合、特殊な方法で S(t) を推定します。一方、ハザード関数 h(t)故障率ハザード率死亡率)は、F(t)の確率密度関数 P(t) と生存関数 S(t) の比です。カプラン・マイヤー法は、徐々に打ち切られる生存時間故障時間)の標本データから S(t)、Ŝ(t) の推定値を提供します。

推定された生存関数 Ŝ(t) はステップ関数(ti , i = 1, 2, 3, ..., n)です。これは、観測しているイベントが発生する時間を表します。標本サイズが大きくなると、Ŝ(t) の曲線は実際の曲線S(t)により近くなります。徐々に打ち切られる故障時間の標本データから S(t)、Ŝ(t) の推定値を計算します。

Originでは、生存曲線に加えて、上側/下側の信頼限界および四分位推定を算出します。


生存分析   別名:生存時間解析、イベント履歴分析、イベント・ヒストリー分析、信頼性分析

Kaplan-Meier法   別名:カプランマイヤー法、積極限推定法、カプラン=マイヤー推定

生存関数   別名:生存時間関数、生存者関数、信頼性関数

カプランマイヤー法を実行

この例では、抗がん剤の研究をしています。
一部のラットを発がん性物質DMBAに曝露した後、ラットのグループごとに異なる薬を適用し、最初の60時間の生存状況を記録します。最初のグループでは、暴露後生存した15匹のラットにdrug 1が投与されました。30時間経過後に1匹のラットが死亡しますが、癌腫によるものではありませんでした。2番目のグループでは、15匹のラットが生存し、drug 2が投与されました。14時間後、15時間後、25時間後に、1匹のラットが死亡しますが、癌腫によるものではありません。

2群のラットのデータは、SurvivedRats.dat というOriginのサンプルファイルに保存されています。Status列の値は、0 = 癌が原因でない死亡、1 = 癌による死亡、2 = 生存、を示しています。


  1. ヘルプ: フォルダを開く: サンプルフォルダを選択して、サンプルフォルダを開きます。このSamplesフォルダ内のStatisticsサブフォルダにある「SurvivedRats.dat」ファイルを探します。新しいワークブックを用意し、空のワークシートにファイルをドラッグアンドドロップしてインポートします。
    サンプルフォルダからラットの生存データをドラッグしてインポート
  2. Originの画面上部のメニューから、統計: 生存分析: Kaplan-Meier法を選択してダイアログを開きます。
    メインメニューから生存分析のカプラン・マイヤー法を選択
  3. 列A, B, Cをそれぞれ入力の時間範囲, 打切り範囲, グループ範囲 に設定します。
    打ち切り値として、0と2を設定します。
    入力データとして各列を打ち切り範囲などへ指定
  4. 生存表タブでは、イベントと打ち切り値のサマリー生存推定量四分位の推定量平均の推定量のチェックをオンにします。
    生存表として出力する生存推定量などの情報を指定
  5. 生存プロットタブでは、One Minus生存グラフハザードグラフのチェックをオンにします。
    出力するグラフの種類を指定
  6. 同等性の検定タブでは、ログランク法Breslow法Tarone-Ware法にチェックを付けます。
    生存時間の同等性(等価性)の検定手法
  7. OKボタンをクリックし、処理を実行します。

結果の解釈

結果は、分析レポートのワークシート KaplanMeier1 として出力されます。

  1. イベントと打ち切り変数のサマリー」表を見ると、drug 1グループは、打切り = 3 および 打切りパーセント = 0.2、drug 2グループでは、打切り = 9 および 打切りパーセント = 0.6 であることがわかります。
    イベントと打ち切りの情報
  2. Kaplan-Meier生存推定」表では、イベントまでの時間変数の分布を調べるための記述的分析処理が表示されます。因子変数のレベル別に分布を比較することもできます。四分位推定平均推定表では、四分位数と平均の推定値と信頼区間を提供します。
    Kaplan-Meier生存分析の推定
  3. 生存曲線では生命表を視覚的に理解することができます。生存関数のKaplan-Meier推定を元にしたプロットは、水平なステップの繰り返しで徐々に大きさが少なっていく階段状のグラフができます。プロット内でより生存曲線の減少が急なものほど生存確率は小さくなります。生存関数プロットはdrug 1とdrug 2のグループで、1時間ごとにどれぐらい割合の個体が生存していたかを示しています。drug 1のグループの減少率の方が急なので、drug 2の方が抗ガン剤としてより良いと言えます。
    生存曲線のグラフ
  4. One Minus生存関数1マイナス生存関数)のグラフを生成すると、生存関数プロットと同じ結論を得ることができます。
    One Minus生存関数(1マイナス生存関数)のグラフ
  5. ハザード率は、任意の時点で発生する特定のイベントの瞬間確率です。時間(X軸)に対してプロットし、時間に対するハザード率のグラフを作成できます。ハザード関数は、このプロットされたグラフを説明する方程式です。グラフから、drug 1グループのハザード率がdrug 2グループよりも大きいことがわかります。したがって、drug 2の方が癌抵抗性を改善するために優れていると結論付けることができます。
    ハザード関数のグラフ
  6. グループ全体の生存時間の同等性等価性)の全体的な検定のために、Originは3つの方法が利用できます。
    • Log Rank法ログランク法
      すべての時点を同じ重み付けで評価することにより、生存関数の同等性を検定します。
    • Breslow法ブレスロー法
      各時点におけるリスクのある症例数ですべての時点を重み付けすることにより、生存関数の同等性を検定します。
    • Tarone-Ware法タローン・ウェア法
      各時点におけるリスクのある症例数の平方根ですべての時点を重み付けすることにより、生存関数の同等性を検定します。
    生存時間の同等性(等価性)の検定

    検定の有意値はすべて0.05より小さいため、2つの治療法(drug1とdrug2)の生存時間には統計的に有意な差があるといえます。

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