15.13: 생존 분석의 절단

생존 분석에서 절단은 이벤트 시간과 관련된 특정 기준에 따라 데이터 세트에서 개인 또는 이벤트를 제외하는 것을 의미합니다. 이 제외는 왼쪽 잘림과 오른쪽 잘림의 두 가지 기본 형태로 발생할 수 있습니다.

왼쪽 잘림은 특정 시간 이전에 관심 이벤트를 경험한 개인이 연구에 포함되지 않을 때 발생합니다. 이것은 종종 특정 진입점까지 살아남은 사람들만 관찰되는 연구에 대한 “지연된 진입” 때문입니다. 예를 들어, 직업 연구에서 연구가 시작되기 전에 퇴직하거나 사망한 근로자는 데이터 세트에 포함되지 않으므로 진입 시점 이후에도 여전히 위험에 처한 근로자만 포함하는 편향이 발생합니다.

오른쪽 잘림은 덜 일반적이며 특정 시간까지 이벤트를 경험한 개인만 포함될 때 발생합니다. 이는 사건이 이미 발생한 연구에서 발생할 수 있으며, 관찰된 결과가 있는 연구만 고려됩니다. 예를 들어, 관찰 기간 이후에 살았던 사람들을 제외하고 특정 기간 내의 사망자만 기록되는 사망률 연구가 있습니다.

절단과 중도절단의 차이점은 데이터 가용성에 있습니다. 중도절단은 이벤트 시간에 대한 불완전한 정보가 있을 때 발생합니다. 정확한 시간은 알 수 없지만, 특정 시점까지 이벤트가 발생하지 않았거나(오른쪽 중도절단) 관측이 시작되기 전에 이미 발생했다는 사실(왼쪽 중도절단)과 같은 일부 정보를 사용할 수 있습니다. 대조적으로, 잘림은 입력 기준을 충족하지 않는 특정 주제에 대한 데이터를 전혀 포함하지 않습니다. 이러한 항목은 분석에서 완전히 제외됩니다.

절단의 다른 예로는 특정 날짜 이후에 진단된 개인만 포함되고 이전에 진단된 개인(왼쪽 절단)은 제외되는 질병에 대한 연구가 있습니다. 마찬가지로, 천문학 연구에서는 특정 거리 내에서 관측 가능한 별만 고려하고 너무 멀리 떨어져 있어 감지할 수 없는 별은 제외됩니다(오른쪽 잘림).