Analýza přežití je obor statistiky, který se zaměřuje na analýzu dat od doby do události. Ve vícerozměrné analýze přežití je model proporcionálních rizik (PH) nejoblíbenějším modelem za účelem analýzy vlivu několika kovariát na dobu přežití. Předpoklad konstantních rizik v modelu PH však údaje ne vždy splňují. Porušení předpokladu PH vede k nesprávné interpretaci výsledků odhadu a snižuje sílu souvisejících statistických testů. Na druhé straně modely zrychlené doby selhání (AFT) nepředpokládají konstantní rizika v údajích o přežití jako model PH. Modely AFT lze navíc použít jako alternativu k modelu PH, pokud je porušen předpoklad konstantních rizik. Cílem tohoto výzkumu bylo porovnat výkonnost modelu PH a modelů AFT při analýze významných faktorů ovlivňujících údaje o intervalu prvního porodu (FBI) v Indonésii. V této práci byla diskuse omezena na tři modely AFT, které byly založeny na Weibullově, exponenciálním a logaritmicko-normálním rozdělení. Analýza pomocí grafického přístupu a statistického testu ukázala, že v souboru dat FBI existují neproporcionální rizika. Na základě Akaikeho informačního kritéria (AIC) byl log-normální model AFT nejvhodnějším modelem z ostatních uvažovaných modelů. Výsledky nejvhodnějšího modelu (logaritmicko-normální model AFT) ukázaly, že kovariáty, jako je úroveň vzdělání žen, úroveň vzdělání manželů, znalosti antikoncepce, přístup k hromadným sdělovacím prostředkům, index bohatství a stav zaměstnanosti, patří mezi faktory ovlivňující FBI v Indonésii.
.