Überlebenszeitanalyse

Kaplan-Meier, Log-Rank-Test und Cox-Regression für klinische Studien

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Was ist Überlebenszeitanalyse?

Die Überlebenszeitanalyse (Survival Analysis) untersucht die Zeit bis zum Eintreten eines Ereignisses (time-to-event). Typische Anwendungen in der Medizin: Zeit bis zur Heilung, Rezidiv, Tod.

Besonderheit: Zensierte Daten (censored data) – Patienten, bei denen das Ereignis bis Studienende nicht eingetreten ist oder die die Studie vorzeitig verlassen haben.

Kaplan-Meier-Methode

Die Kaplan-Meier-Kurve schätzt die Überlebenswahrscheinlichkeit als Funktion der Zeit unter Berücksichtigung zensierter Beobachtungen. Sie zeigt die kumulative Überlebenswahrscheinlichkeit über die Zeit.

Log-Rank-Test

Vergleicht Überlebenskurven zwischen Gruppen (z.B. Behandlung vs. Kontrolle). Nicht-parametrischer Test, der über die gesamte Zeit gewichtet.

Wilcoxon-Test (Breslow)

Alternativer Gruppenvergleich, der frühe Ereignisse stärker gewichtet.

Cox-Regression (Proportional Hazards)

Die Cox-Regression ermöglicht die simultane Untersuchung mehrerer Kovariaten auf die Überlebenszeit. Sie ist das am häufigsten verwendete Regressionsmodell in der Überlebenszeitanalyse.

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