生存時間解析って何?特徴を分かりやすく説明!

医薬品開発における統計としては、とてもメジャーになった生存時間解析。

がん領域で使われることの多い解析手法のため、「生存時間」という名称がとてもしっくりきます。

ですが実は、生存時間解析は「生存/死亡」データ以外にも適用可能です。

このページでは、そんな生存時間解析の概要を解説します。

 

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「時間」を解析するユニークな解析

生存時間解析を一言でいうと、その名の通り「時間」を解析する方法です。

時間は、「1時間」とか「75日」とか、連続量として扱って解析しても良さそうです。

連続量として扱えば、T検定やウィルコクソンの順位和検定を使えばいいですよね。

ではなぜわざわざ生存時間解析、というものを使うのでしょうか。

 

イベントという概念

生存時間解析を扱う上で重要なのは、まずは「イベント」という概念です。

イベントの定義は「1度だけ起こる事象」です。

 

例えば、「死亡」はイベントの定義に当てはまります。

2回以上死亡する人はいないからですね。

その他にも、「初回骨折」も1度だけ起こる事象です。

骨折は複数回起こる可能性がありますが、「初回」に限定すると1度しか起こりません。

そうなると「初回」をつければ何でもイベントになるか、と思いますよね。

 

・・・正解です!!

 

初回は、絶対1度しか起こりません。

なので、全部に「初回」をつけてしまえば、それはイベントになります。

では話を戻して、なぜ生存時間解析でイベントの概念が必要になるのか。

それは、生存時間解析が「イベントまでの時間」を扱う解析手法だからです。

 

もう一つ重要な概念である打ち切り

生存時間解析で、イベントという概念が重要だと学びました。

もう一つだけ、重要な概念があります。

それは、「打ち切り」です。

打ち切りは教科書的に様々な定義がされていますが、ここでは誤解を恐れずに簡単に定義します。

打ち切りの定義は「イベントが起こっていないこと」です。

 

例えば、イベントとして死亡を定義し、死亡までの時間を解析したいとします。

そして、試験の期間は2年間とします。

10人を集めて試験をした時、2年後までに死亡してしまう方が3人いたとします。

そして5人が生存したまま試験期間を終了し、残りの2名が途中で何らかの理由で試験を辞めてしまいました。

その時に、それぞれ以下の3つのカテゴリに10人を分けることができます。

  • 死亡した人
  • 死亡しておらず試験期間を完了した人
  • 死亡しておらず試験期間完了前に辞めた人

 

この時、「死亡した人」はイベントを起こしたとして解析できます。

 

では、他の2つのカテゴリに入る人のデータは、どう扱えばよいでしょうか?

データが得られた最後の時点を死亡として扱いますか?

でもそれだと、実際には生存しているので、現実とは異なるデータになってしまいます。

生存しているのに死亡していると扱ってしまうと、結果に偏り(バイアス)が出てしまいます。

 

そのため生存時間解析では、この5人と2人を「打ち切りデータ」として扱います。

イベントは起きていない。

でも、それ以降のデータはない。

そのため「得られているデータの時点まではイベントが起きていないデータ」として扱うことができます。

これを「打ち切りデータ」と呼んでいるのです。

 

生存時間解析は、打ち切りを考慮しながらイベントまでの時間を解析できる方法

以上の話をまとめると、生存時間解析はこのように言い換えることができます。

 

生存時間解析:打ち切りを考慮しながらイベントまでの時間を解析できる方法

 

例えば、全てのデータがイベントを起こしていて、打ち切りのデータが存在しない時。

この場合には、イベントまでの時間を連続量として扱い、T検定やウィルコクソンの順位和検定をすることも許されます。

なので生存時間解析では、「イベント」と「打ち切り」の両方のデータがある場合にとても便利な方法と言えます。

 

生存時間解析を可視化する

この生存時間解析に関して、可視化(グラフ)できる方法があります。

それは、カプランマイヤー曲線を描くことです。

カプランマイヤー曲線に関しては、こちらのページを参照してくださいね。

 

一番優しい、医薬品開発に必要な統計学の教本

生物統計では有名な生存時間解析。その特徴とカプランマイヤー曲線の特徴に関して、分かりやすく説明しています。…

 

まとめ

生存時間解析は、打ち切りを考慮しながらイベントまでの時間を解析できる方法。

イベントの定義は、1度だけ起こる事象。

打ち切りの定義は、イベントが起こっていないこと。

 

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