생존 분석 01. 생존 분석 (Survival Analysis)의 개요

주로 사용되는 통계 방법 중 하나인 생존분석 (Survival Analysis)에 대해 간략히 정리해보겠습니다.

Survival Analysis

생존 분석은 시간-의존적 사건(time-to-event)을 분석하는 통계 기법입니다.

쉽게 말해, 특정 사건이 발생하기까지 걸리는 시간을 연구하는 방법이에요.

예를 들어, 환자가 치료를 받은 후 얼마나 오래 생존하는지, 질병이 다시 나타나는 데 얼마나 걸리는지 분석할 때 사용됩니다.

이 방법은 환자의 치료 효과를 평가하거나, 위험 요인을 비교하는 데 특히 유용합니다.

생존 분석의 주요 목적은 특정 치료나 요인이 환자의 생존에 미치는 영향을 평가하는 것입니다.

쉽게 말해, 치료나 생활 습관이 환자의 생존율에 얼마나 큰 영향을 미치는지 확인하는 데 쓰여요.

두 집단 간 생존율 차이를 비교하거나, 위험 인자를 식별하여 생존에 중요한 영향을 미치는 요인을 분석합니다.

예를 들어, 폐암 환자에서 흡연 여부가 생존율에 미치는 영향을 분석할 수 있습니다.

시간에 따른 사건(ex. 사망)의 비율을 계산해 생존 곡선을 그림

Kaplan-Meier 방법은 생존 곡선을 그려서 시간에 따른 생존율을 시각적으로 표현하는 데 사용됩니다. 간단히 말해, 시간이 지나면서 얼마나 많은 사람들이 여전히 생존해 있는지를 보여주는 그래프를 그리는 거라고 보면 됩니다.

각 시간 지점에서 사건(예: 사망)이 발생한 비율을 계산하여 생존 곡선을 생성

ex1. 항암 치료를 받은 두 집단의 생존율을 Kaplan-Meier 곡선으로 비교할 수 있습니다.

ex2. 새로운 면역 치료법과 기존 화학요법 간의 생존율 차이를 Kaplan-Meier 곡선으로 비교
(새로운 치료법이 환자의 생존 기간을 얼마나 늘리는지, 생존율을 얼마나 향상하는지 확인)

여러 요인이 생존율에 미치는 영향을 동시에 분석

Cox 비례위험 모형은 생존 시간에 영향을 미치는 요인을 평가하는 다변량 분석 기법입니다. 이것도 쉽게 설명하자면, 여러 요인이 생존율에 미치는 영향을 동시에 분석하는 방법이라 할 수 있습니다.

Cox 비례위험 모형은 생존 시간에 영향을 미치는 요인을 평가하는 다변량 분석 기법입니다.

위험비(Hazard Ratio, HR)
: 위함비 (HR)를 계산하여 특정 요인이 생존율에 미치는 상대적인 영향을 측정할 수 있습니다

ex1. 나이, 성별, 치료 유형이 생존율에 미치는 영향을 Cox 모형으로 분석할 수 있습니다.

ex2. 어떤 약물이 심혈관 사건 발생률을 줄이는지 Cox 비례위험 모형으로 분석

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