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Überlebensanalyse

Was versteht man unter Überlebensanalyse?

"Überlebensanalyse" (auch bekannt als "Survival Analysis" oder "Time-to-Event Analysis") ist eine statistische Methode, die verwendet wird, um die Zeit bis zum Eintreten eines bestimmten Ereignisses zu analysieren. Diese Methode findet Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Biologie, Wirtschaft, Ingenieurwissenschaften und anderen, um das Verhalten von Ereignissen im Laufe der Zeit zu untersuchen und zu prognostizieren.

Typische Funktionen einer Software im Bereich "Überlebensanalyse" sind:

  1. Dateneingabe: Die Software ermöglicht die Eingabe von Zeitdaten (z.B. Lebensdauer, Beobachtungszeit) und das Eintreten oder Nicht-Eintreten des Ereignisses für jeden untersuchten Fall.
  2. Analysemethoden: Die Software bietet verschiedene statistische Methoden zur Analyse von Überlebensdaten, einschließlich Kaplan-Meier-Schätzer, Cox-Proportional-Hazard-Modell, Weibull-Verteilung und andere.
  3. Schätzung von Überlebenskurven: Die Software kann Überlebenskurven erstellen, die zeigen, wie sich die Wahrscheinlichkeit des Ereigniseintritts im Laufe der Zeit ändert.
  4. Risikofaktorenanalyse: Benutzer können Risikofaktoren identifizieren und deren Auswirkungen auf das Überleben analysieren, indem sie Modelle anpassen und Hazard-Ratios berechnen.
  5. Grafische Darstellung: Die Software bietet grafische Darstellungen wie Kaplan-Meier-Plots, Cox-Proportional-Hazard-Plots und andere, um die Ergebnisse der Überlebensanalyse zu visualisieren.
  6. Vergleiche zwischen Gruppen: Benutzer können die Überlebenszeiten zwischen verschiedenen Gruppen oder Kategorien vergleichen und statistische Tests wie den Log-Rank-Test durchführen.
  7. Validierung von Modellen: Die Software ermöglicht die Validierung von Überlebensmodellen anhand von verschiedenen Diagnosetests und Kreuzvalidierungsmethoden.

 

Die Funktion / Das Modul Überlebensanalyse gehört zu:

Statistik/Forecast

Business Impact-Analyse
Fehleranalyse
Gebindebuchhaltung
Gewichtungsfunktionen
Gibbs-Sampling
Kassierer-Hitliste
Klassifikation und Vorhersage
Klassifikations- und Regressionsbäume
kombinatorische Probleme
Korrelationsmatrix
KTL-Auswertung
Kunden- und Vertriebsdaten-Analyse
Kundenauswertungen
Kursteilnehmer- und Lernstatistiken
Lebenslauf-Analyse
Mandatsanalysen
Metropolis-Algorithmus
Mittelwerte
Netzwerkstatistiken
Nutzungsanalyse nach Verlustklassen
ökonometrische und statistische Analysen
Permutationstest
Plausibilitätsprüfung
Prädiktives Modellieren
Prognoseergebnis
Regressionen bzw. Ausgleichsrechnung
Risikoanalyse
Statistische Analyse
Statistische Berechnungen
statistische Kostenplanung
statistischen Methoden
Verknüpfte-Daten-Management
Vorher-Nachher-Vergleiche
Vorhersagen und Modellsimulation
Wahrscheinlichkeitsfunktionen
Zeitdaten, Zeitreihen, Kalender
Zeitreihenbetrachtungen