生存分析とは｜SPSSでできること
生存分析は、ある事象がいつ発生するか、またはどの程度の確率で発生するかを、
時間軸を考慮して分析する手法です。
このページでは、生存分析で分かることと、SPSSで実施する際に選ぶべき製品（オプション）を明確にします。
生存分析とは
生存分析（Survival Analysis）は、 イベント（死亡・離脱・故障・解約など）が発生するまでの時間を分析対象とする統計手法です。 医療研究、社会調査、製品寿命分析、顧客離脱分析など、幅広い分野で利用されます。
この分析で分かること
- 一定期間後まで事象が発生しない確率（生存率）
- 時間経過に伴うリスクの変化
- グループ間の生存曲線の差
- 複数要因が事象発生に与える影響
生存分析の代表的手法
- Kaplan–Meier 法：生存曲線の推定
- Log-rank 検定：生存曲線の群間比較
- Cox 比例ハザードモデル：説明変数を含めた影響分析
SPSSで生存分析を行う場合の製品選定
生存分析（Kaplan–Meier 法、Log-rank 検定、Cox 回帰）は、 IBM SPSS Advanced Statistics で実施できます。 医療研究や長期追跡データを扱う研究では必須となるオプションです。
| やりたいこと | 対応製品 | 備考 |
|---|---|---|
| Kaplan–Meier 生存曲線 | IBM SPSS Advanced Statistics IBM SPSS Advanced Statistics IBM SPSS Advanced Statistics | 標準搭載 |
| Log-rank 検定 | 群間比較 | |
| Cox 比例ハザードモデル | 多変量解析 |
分析時の注意点
- 打ち切りデータ（未発生事例）の扱いを明確にする
- Cox モデルでは比例ハザード仮定を確認する
- 追跡期間の定義が分析結果に影響する
生存分析の次に検討すべき分析手法
- ロジスティック回帰分析：一定時点での発生有無を分析
- 一般線型モデル：連続アウトカムとの統合的分析
- ベイズ推定：事前情報を考慮した生存モデル