어떤 사건(사망·재발·이탈 등)이 발생하기까지 걸린 시간을 분석합니다. 의학·공학·고객이탈 연구에 쓰입니다.
각 대상의 '관찰 시간'과 '사건 발생 여부(1=발생, 0=중도절단)'가 필요합니다. 중도절단은 끝까지 사건이 없었던 경우입니다.
관찰 시간 변수와 사건 발생 변수를 지정합니다. 집단별 비교를 원하면 집단변수도 추가합니다.
Kaplan-Meier는 집단별 생존곡선을 그리고, 로그순위 검정으로 차이를 확인합니다. Cox 회귀는 여러 요인의 위험비(HR)를 추정합니다.
생존곡선, 중앙생존시간, 집단 간 차이의 유의성이 제시됩니다. Cox 회귀는 각 요인이 위험을 얼마나 높이는지 보여줍니다.
분석을 실행하면 아래 항목들이 우리말 해석문과 함께 자동으로 제시됩니다. 각 숫자가 무엇을 뜻하는지 미리 알아두세요.
Kaplan-Meier 곡선은 시간이 지나며 사건이 없는 비율을 보여줍니다. 곡선이 천천히 내려갈수록 생존이 깁니다. 중앙생존시간(50% 지점)이 핵심 요약값입니다.
로그순위 검정 p<.05면 집단 간 생존 차이가 통계적으로 유의미합니다. 예: 치료군이 대조군보다 생존이 길다.
Cox 회귀의 HR>1이면 위험 증가, <1이면 감소입니다. HR=1.5는 위험이 1.5배라는 뜻이고, 신뢰구간이 1을 포함하지 않으면 유의미합니다.