生存関数
下のグラフは、仮想的な生存関数の例である。X軸は時間、Y軸は被験者の生存率である。このグラフは、被験者が時間 t を超えて生存する確率を示す。
たとえば、生存関数1(survival function 1)の場合、t = 2ヶ月 より長く生存する確率は 0.37 である。つまり、被験者の 37% が 2か月 以上生存する。
生存関数2の場合、t = 2ヶ月 より長く生存する確率は 0.97 である。つまり、被験者の 97% が 2か月 以上生存する。
生存期間中央値(median survival)は、生存関数から求めることができる。たとえば、生存関数2の場合、被験者の 50% が 3.72か月 生存する。したがって、生存期間中央値は 3.72ヶ月 となる。
場合によっては、生存率中央値がグラフから判断できないこともある。たとえば、生存関数4では、50% 以上の被験者が10ヶ月の観察期間よりも長く生存する。
生存関数は、生存データを記述および表示するためのいくつかの方法の1つである。データを表示するもう1つの有用な方法は、被験者の生存期間の分布を示すグラフである。Olkinは著書(p.426)で、生存データの例として次のように述べている。空調設備の連続故障の間の時間数を記録した。