15.11: 위험률

위험 함수 또는 고장률이라고도 하는 위험률은 이벤트가 아직 발생하지 않은 경우 이벤트가 발생하는 순간 속도를 설명하는 데 사용되는 통계적 측정값입니다. 확률론적 관점에서, 이는 피험자가 매우 짧은 시간 간격 내에 사건을 경험할 가능성을 나타내며, 그 간격이 시작될 때까지 생존하는 것을 조건으로 합니다. 빈도 측면에서 위험률은 총 위험 시간에 대한 이벤트 수의 비율로 볼 수 있으므로 시간이 지남에 따라 이벤트가 얼마나 자주 발생하는지에 대한 정규화된 측정값을 제공합니다.

위험률은 시간이 지남에 따라 이벤트의 위험이 어떻게 변하는지 설명하는 함수입니다. 일반적으로 생존 분석 및 신뢰성 엔지니어링에서 이벤트 시간까지의 데이터를 모델링하는 데 사용됩니다. 위험률은 시간에 따라 달라질 수 있으며 연구 중인 프로세스의 특성에 따라 증가, 감소 또는 일정할 수 있습니다. 시간 경과에 따른 위험률의 적분은 주어진 기간 동안 누적된 위험의 측정값을 제공하는 누적 위험 함수를 도출하는 데 사용할 수 있습니다.

임상 연구 분야에서 위험률은 생존 및 고장 시간의 역학을 이해하는 데 매우 중요합니다. 이는 연구자들이 사망, 질병 재발 또는 회복과 같은 사건에 관심이 있는 사건까지의 시간 데이터를 분석하는 데 특히 유용합니다. 임상시험에서는 치료의 효과를 비교하거나 위험 요인이 생존에 미치는 영향을 평가하기 위해 위험률을 사용하는 경우가 많습니다. 이러한 맥락에서 통계 분석에는 일반적으로 생존 함수에 대한 Kaplan-Meier 추정기 또는 공변량의 영향을 평가하기 위한 Cox 비례 위험 모델과 같은 방법을 사용하여 관찰된 데이터에서 위험률을 추정하는 것이 포함됩니다. 이러한 방법을 통해 연구자는 일부 피험자가 연구 기간이 끝날 때까지 사건을 경험하지 못할 수 있는 중도절단을 설명하고 근본적인 위험 구조에 대해 추론할 수 있습니다. 위험률을 분석함으로써 임상 연구자는 사건의 시기와 가능성에 대한 통찰력을 얻을 수 있으며, 치료 전략 및 의료 정책에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.