통계데이터분석 - 생존분석 - 카플란-마이어분석 🔑 Kaplan-Meier analysis | 생존확률 | 생존함수곡선(survival function curve) | 로그순위검정

[R을 이용한 통계데이터분석]
카플란-마이어분석(Kaplan-Meier analysis)은 관측된 생존시간으로부터 생존확률을 추정합니다. 시간의 흐름에 따라 누적생존비율(즉 생존함수)이 변해가는 추세를 생존함수곡선(survival function curve)을 통해 시각적으로 확인할 수 있습니다. 또한 집단 간 생존함수의 비교는 로그순위검정(log rank test)을 이용하여 통계적으로 검정할 수 있습니다. 다음과 같은 함수에 대한 설명이 포함되어 있습니다: Surv(), survfit(), names(), plot(), ggsurvplot(), summary(), quantile(), surv_summary(), survdiff(), ggsurvplot(), facet_grid().
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[@devilayun]

차근 차근 설명해 주셔서 대단히 감사합니다. 많은 도움이 되었습니다.

[@kykwahk]

도움이 되셨다니 저도 기쁘네요~^^

[@hangyulk]

좋은 강의 감사합니다~

[@flying__squirrel]

교수님 37:00 로그순위검정 결과값에서 표 제일 우측에 있는 (O-E)^2/V 는 무얼 나타내는 건가요?
좋은강의 감사드립니다

[@kykwahk]

로그순위검정 방법의 일종인 맨텔-헨젤검정(Mantel-Haenszel test)의 검정통계량입니다. 맨텔-헨젤검정은 이 동영상 강의 앞부분에서 설명한 (O-E)^2/E 대신에 (O-E)^2/V(V는 분산)을 사용하여 χ^2값을 계산합니다. 두 방법은 일반적으로 유사한 χ^2값을 산출하기 때문에 검정 결과에 미치는 영향은 크지 않습니다(하지만 문헌에 따라서는 맨텔-헨젤검정 방법이 보다 정확한 것으로 알려져 있기도 합니다).

[@hrt1226]

생존분석에서 주어진 데이터보다 이후의 날짜에 대한 생존율을 예측하려면 어떻게 해야할까요 ??(넣으면 NA값을 반환하더라고요..) 혼자 공부하느라 부족한 점이 많습니다. 미리 감사합니다. ㅠㅠ

[@kykwahk]

가장 긴 생존시간을 벗어나는 시간에 대한 생존확률은 구할 수 없습니다. 하지만 시간이 증가하면 생존확률은 0에 수렴하기 때문에 가장 긴 생존시간의 생존확률과 0 사이의 값이라고 볼 수는 있을 것 같습니다.