※ 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。
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
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。
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。
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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