안녕하세요.깜신 김종엽입니다. 앞 영상에서는 생존분석 결과를 그래프로 미리 살펴봤습니다.물론, 그래프만으로도 결과를 우리는 충분히 유추할 수 있죠.하지만, P value와 Hazard Ratio, 95%신뢰구간이 없으면 뭔가 허전하잖아요?!논문으로 출판할 수도 없고요. 이번 시간에는 그래서Log Rank Test와 Cox Regression Test를 이용해서 해당 통계값들을 찾아보도록 하겠습니다.그럼 여러분의 통계 공부에 포스가 함께 하길 바랍니다.

안녕하세요.깜신 김종엽입니다. 이번 영상에서는 생존분석결과를 그래프로 그리는 방법을 알아보도록 하겠습니다.생존분석 결과는 실제로 생존을 분석한 경우와 질병의 유병률을 비교하는 경우가 조금 다른데요. 생존분석의 경우는 처음에는 모두 생존해 있는 상태에서 사망하는 환자가 발생하면서 그래그가 점차 감소하는 방향으로 그려지지만유병률 분석에 있어서는 처음에는 모두 질병이 없는 상태에서 시작해서 유병률이 점차 늘어나는 방향으로 그래프가 그려지기 때문이죠 이해 못하셔도 상관 없습니다. 이번 영상을 보시면 모두 쉽게 이해하실테니까요.바로 시작하죠.여러분의 학습에 포스가 함께 하길 빕니다..

안녕하세요. 깜신 김종엽입니다. 이번 영상에서는 생존분석의 개념에 대해 알아보려고 합니다.언뜻 생각하면, 생존분석은 생존과 사망에 대한 결과만을 비교하는 분석법으로 여기기 쉽습니다. 하지만 그렇지 않죠.특정 조건에서 특정 질환의 유병률을 비교하는 것 또한 생존분석으로 가능한 일입니다. 그래서 암 관련 연구를 하시는 분뿐 아니라, 다양한 임상과에서 적용이 가능합니다.특히, 카이제곱분석과는 달리 많은 교란 변수를 통제할 수 있어서더욱 신뢰할 수 있는 결과를 만들어주죠. 이번 영상에서는 먼저 생존분석의 개념부터 설명드리려고 합니다.이후 2개의 영상을 더 만들어 생존분석 그래프를 그리는 방법과 통계값을 구하는 방법에 대해 알려드리겠습니다. 그럼 오늘도 화이팅입니다.아자아자~

R에서 생존분석 따라하기 코드입니다. #### Survival Analysis #####require(survival)data("colon")View(colon)colon