Survival Analysis og Event History Analysis
Survival Analysis og Event History Analysis er to typer statistiske analyseteknikker som brukes i sosialvitenskapelige studier og medisinsk forskning. Begge disse teknikkene gir forskerne muligheten til å undersøke og forstå tidsbaserte hendelsesdata.
Survival Analysis
Survival Analysis er en statistisk teknikk som brukes til å analysere tidsbaserte data. Denne teknikken kan brukes til å studere overlevelsesraten for en gruppe eller populasjon, og for å identifisere risikofaktorer som kan påvirke overlevelse. Survival Analysis kan også brukes til å predikere fremtidige hendelser og utfall, slik som prognose etter en medisinsk behandling eller sjansene for gjenoppretting fra en sykdom.
En viktig begrep i Survival Analysis er «survival function» som viser andelen av individene i en gruppe eller populasjon som fortsatt overlever etter visse tidspunkter. Survival Analysis involverer også hazard rate, som gir sannsynligheten for en hendelse (for eksempel død eller sykdom) på et bestemt tidspunkt, gitt at personen har overlevd til dette tidspunktet.
For å utføre Survival Analysis kreves det en datamengde med informasjon om hver individ, inkludert når hendelsene skjedde og hvilke risikofaktorer som var til stede. Analysen kan utføres ved hjelp av forskjellige statistiske metoder, inkludert Kaplan-Meier estimator og Cox-reduksjonsregresjon.
Event History Analysis
Event History Analysis, også kjent som Event History Modelling, er en annen statistisk teknikk som brukes til å analysere tidsbaserte hendelsesdata. Denne teknikken kan brukes til å studere historien av hendelser, fra start til slutt, og for å identifisere risikofaktorer som kan forklare tidspunktet for hendelsene.
Event History Analysis kan også brukes til å analysere sannsynligheten for å oppleve events ved ulike tidspunkt. For eksempel kan Event History Analysis brukes til å studere sannsynligheten for å falle fra videregående skole på ulike tidspunkter, gitt spesifikke risikofaktorer.
En viktig begrep i Event History Analysis er «hazard function» som beskriver sannsynligheten for å oppleve en hendelse innen en gitt tidsperiode gitt at hendelsen ikke har skjedd tidligere. En annen viktig begrep er «survival function», som beskriver andelen personer som ikke har opplevd hendelsen ennå.
Event History Analysis krever også en datamengde med informasjon om hver individ, inkludert når hendelsene skjedde og hvilke risikofaktorer som var til stede. Analysen kan utføres ved hjelp av forskjellige statistiske metoder, inkludert Cox-reduksjonsregresjon og Piecewise-Constant Hazards Modelling.
Forskjeller mellom Survival Analysis og Event History Analysis
De to teknikkene, Survival Analysis og Event History Analysis, ligner på mange måter og bruker mange av de samme statistiske metodene. Men det er også noen viktige forskjeller som skiller de to teknikkene fra hverandre.
Survival Analysis har en sterkere fokus på overlevelsesraten til en gruppe eller populasjon, mens Event History Analysis har et bredere fokus på historien til hendelsene. Survival Analysis kan også brukes til prognose, mens Event History Analysis er mer fokusert på forklaringene til hendelsene.
En annen forskjell er at Survival Analysis handler om å studere tiden til hendelsen, mens Event History Analysis ser på historien til hendelsene. Dette betyr at Survival Analysis fokuserer utelukkende på tidspunktet for hendelsen, mens Event History Analysis er mer opptatt av å forstå hva som skjedde over tid.
Konklusjon
Survival Analysis og Event History Analysis er to av de viktigste teknikkene for å analysere tidsbaserte hendelsesdata i sosialvitenskapelige studier og medisinsk forskning. Begge teknikene gir forskere muligheten til å forstå historien til hendelser og identifisere risikofaktorer som kan påvirke overlevelse og utfall.
Selv om de to teknikkene deler mange likheter og bruker mange av de samme statistiske metodene, er det også noen viktige forskjeller som må tas hensyn til. For å velge den rette teknikken for å analysere tidsbaserte hendelser, må forskere undersøke nøye forskjellene mellom de to teknikkene og velge den som passer best for deres spesifikke forskningsspørsmål.