サバイバル分析とは？初心者でも理解できる基礎と実用ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

サバイバル分析とは

サバイバル分析は、時間の経過とともに「何かが起きるかどうか」を調べる統計の方法です。主に医療分野や機械の故障予測など、事件が起こるまでの「時間」を分析します。生存時間 T や 生存関数 S(t)、ハザード関数 h(t) などの概念を使います。

この分析では、観察が途中で終わることがあります。これを センサリング と呼び、データが「観測終了時点まで生存しているかどうか不明」な状態を指します。センサリングを正しく扱わないと、結論がずれてしまいます。

基本的な考え方

生存時間 T は、研究を始めてからイベントが起きるまでの時間を表します。生存時間が長いほど、イベントは遅れて起きていると言えます。

生存関数 S(t) は、t 時間後に対象がまだイベントを起こしていない確率を意味します。S(0) は必ず 1、S(t) が下がるほどイベントの発生が多いことを示します。

ハザード関数 h(t) は、ちょうど時刻 t にイベントが起きる「危険度」です。h(t) は時間とともに変化することがあり、将来のリスクの高さを表します。

代表的な方法

生存データを使って生存関数を推定する代表的な方法が Kaplan-Meier 推定です。観察されたイベントの時点を順番に追い、欠測データ（センサリング）をうまく取り扱いながら、生存確率の推定曲線を作ります。

もう一つの重要なモデルが Cox 統計学 の 比例ハザードモデル です。年齢、薬の投与、性別などの要因がイベントの危険度にどう影響するかを、危険比として比較します。これにより、要因ごとの相対的な影響を読み解くことができます。

身近な例で考える

例えば、ある薬の効果を調べる臨床研究では、参加者が「治療を開始してから再発または死亡までの時間」を記録します。データには、研究期間内に「イベントが起きなかった」人もいます。このような場合でも センサリング を考慮して分析を進めれば、薬がイベントの発生をどの程度遅らせるかを推定できます。

データの見方と注意点

生存曲線は時間の経過とともに徐々に下がる曲線になります。長く生存している人が多いほど、曲線はゆっくり下がります。解釈のポイント は、時刻 t での生存確率や危険度の比較、イベントの発生に影響する因子の効果の有無です。

簡単な表で覚える用語

<th>用語

説明
生存時間 T	イベントが起きるまでの時間
生存関数 S(t)	t 時間後に生きている確率
ハザード関数 h(t)	t 時間にイベントが起きる危険度
センサリング	観察が途中で終わること

この分野は難しそうに見えますが、基本を押さえると「時間と共に起こる出来事をどう予測するか」という、日常の質問にも応用できる考え方です。実際のデータを使って、S(t) や h(t) の変化を読み解く練習を重ねることで、初心者でも徐々に理解を深められます。

サバイバル分析の同意語

生存分析: サバイバル分析と同義の日本語表現。観察中に観察対象がイベントを経験するまでの生存時間を対象に、Kaplan-Meier法などを用いて生存曲線を推定する統計手法。
生存時間分析: イベントが発生するまでの経過時間（生存時間）を分析する統計手法。サバイバル分析の別名として広く使われる表現。
生存期間分析: 生存時間の期間を分析対象とする表現。治療効果やリスク比較を生存曲線・ハザード比で評価する手法を含む、サバイバル分析の別名。
時間到達分析: Time-to-event analysis の日本語訳として使われる表現。イベント発生までの時間を分析する総称。サバイバル分析の一般的な同義語とされることが多い。
イベント時間分析: イベント発生までの時間を分析することを指す言い回し。サバイバル分析の一種・同義語として使われることがある。