Analiza de supraviețuire este o ramură a statisticii, care se concentrează pe analiza datelor de timp până la eveniment. În analiza de supraviețuire multivariată, hazardul proporțional (PH) este cel mai popular model pentru a analiza efectele mai multor covariate asupra timpului de supraviețuire. Cu toate acestea, ipoteza hazardelor constante în modelul PH nu este întotdeauna satisfăcută de date. Încălcarea ipotezei PH duce la interpretarea eronată a rezultatelor estimării și la scăderea puterii testelor statistice aferente. Pe de altă parte, modelele de timp de defectare accelerată (AFT) nu presupun riscuri constante în datele de supraviețuire ca în cazul modelului PH. În plus, modelele AFT pot fi utilizate ca alternativă la modelul PH în cazul în care ipoteza hazardului constant nu este respectată. Obiectivul acestei cercetări a fost de a compara performanța modelului PH și a modelelor AFT în analiza factorilor semnificativi care afectează datele privind primul interval de naștere (FBI) în Indonezia. În această lucrare, discuția a fost limitată la trei modele AFT care s-au bazat pe distribuția Weibull, exponențială și log-normală. Analiza prin utilizarea unei abordări grafice și a unui test statistic a arătat că riscurile neproporționale există în setul de date FBI. Pe baza criteriului informațional Akaike (AIC), modelul AFT log-normal a fost cel mai adecvat dintre celelalte modele luate în considerare. Rezultatele celui mai bine ajustat model (modelul log-normal AFT) au arătat că covariatele, cum ar fi nivelul educațional al femeilor, nivelul educațional al soțului, cunoștințele în materie de contracepție, accesul la mass-media, indicele de bogăție și statutul de ocupare a forței de muncă s-au numărat printre factorii care afectează FBI în Indonezia.
.