문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 생존 분석 (문단 편집) == Cox 비례위험모형 == Cox’s proportional hazard model (1972) Kaplan-Meier 추정방법을 통한 사건발생 양상에 대한 차이 분석은 각 계층(strata)별로 사건 이행 가능성의 차이를 한 눈에 살펴볼 수 있다는 장점이 있지만 구분짓고자 했던 특성 외의 요인들을 통제하지 않은 상태에서 그에 따른 차이 정도만을 살필 수밖에 없다는 한계를 지닌다. Cox 비례위험모형을 사용하면 다양한 속성[* 생존 시간에 영향을 미치는 인자를 찾기 위해 생존분석이 개발되었기 때문에 위험요인 (risk factor)라고 부른다.]이 특정한 사건 발생[* 생존.]에 미치는 영향을 분석할 수 있다. 우측 절단된 표본이 존재할 때에도 다양한 특성들을 동시에 고려하여 일치성을 가진 추정량을 얻을 수 있다.[* 출처: 배호중 & 천재영 (2018)] 가령, 육아 휴직이나 출산 전후 휴가 등의 조치가 첫째아 출산가능성에 영향을 주는지에 대한 연구를 진행한다고 하자. 그리고 시점별로 각 집단의 출산을 조사한다고 하자. 그런데 이 때 최종 조사시점까지 출산한 경험이 없는 표본이 존재하는데 이럴 경우 Cox 비례위험모형 없이는 일치성 있는 추정에 문제가 발생한다. Cox 비례위험모형은 생존시간에 대해 어떠한 분포도 가정하지 않는다. 따라서 Cox 비례위험모형을 이용하면 이들을 누락시키지 않고 일치성 있는 추정을 할 수 있게 된다. 생존분석 중 가장 많이 활용되는 기법이다. 비례성 가정이 성립해야 Cox 비례위험모형을 사용할 수 있다. 비례성 가정이란 hazard ratio가 시간에 관계없이 일정한 값을 나타낸다는 가정이다. 비례성 가정 여부를 검증하기 위해 독립변수의 Schoenfeld 잔차와 사건 발생 순서를 나타내는 변수와의 상관분석을 실시해야 한다. Cox 모형은 관측된 생존시간에 동일한 값이 존재하지 않는 경우를 가정하여 설명한다. 하지만 동일한 생존시간 하에 사건을 겪는 자료(ties, tied survival time)가 보고되는 경우가 생존자료의 대부분이다. 따라서 이런 가정이 위배되면 Exact partial likelihood, Breslow 근사, Efron 근사 등의 방법을 써줘야 한다. [* 출처: [[https://www.kss.or.kr/data/file/schedule/03-2-59.pdf|2003년]], Scheike & Sun 2007 등, [[http://kasr.skyd.co.kr/survey_SR/16_3_2|2016년]]. ] Breslow 근사, Efron 근사는 간소화된 추정 방법이지만 정확도가 떨어진다는 단점이 있다. Exact partial likelihood 방법은 공분산 효과를 정확하게 추정할 수 있다. [[분류:통계학]] [[분류:연구방법론]]저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기