Survival analysis is a branch of statistics, which is focused on analysis of time to-event data.The comparison of proportional hazards and accelerated failure time models in analyzing first birth interval survival data.The comparison of proportional hazards and accelerated failure time models in an first birth interval recovery data.If IOPscience –
Survival Analysisは、事象までの時間のデータの分析を中心とした、統計学の一分野です。 多変量生存分析では，生存時間に対する複数の共変量の影響を分析するために，比例ハザード（PH）モデルが最も一般的である。 しかし、PHモデルにおけるハザードが一定であるという仮定は、データによって必ずしも満たされるとは限りません。 PHの仮定に違反することは、推定結果の誤解を招き、関連する統計的検定の検出力を低下させる。 一方，加速故障時間（AFT）モデルは，PHモデルのように生存データにおける一定ハザードの仮定をしない． さらに、AFTモデルは、一定ハザードの仮定が破られた場合、PHモデルの代替モデルとして使用することができる。 本研究の目的は、インドネシアにおける初産間隔（FBI）データに影響を与える有意な因子を分析する際に、PHモデルとAFTモデルの性能を比較することである。 本研究では、ワイブル分布、指数分布、対数正規分布に基づく3つのAFTモデルに限定して議論した。 グラフィカルなアプローチと統計的検定による分析から、FBIデータセットに非比例ハザードが存在することが示された。 赤池情報量規準（AIC）に基づくと、対数正規AFTモデルが他の検討されたモデルの中で最も適切なモデルであった。 最適なモデル（対数正規AFTモデル）の結果、女性の教育レベル、夫の教育レベル、避妊の知識、マスメディアへのアクセス、富の指数、雇用状況などの共変量が、インドネシアにおけるFBIに影響を与える要因の一つであることが示された＜2493＞。