Cos'è l'analisi di sopravvivenza e quali dati sono necessari?

L'analisi di sopravvivenza è una branca della statistica e dell'apprendimento automatico che studia il tempo fino al verificarsi di un evento specifico (ad esempio, morte, guasto di un apparecchio, perdita di cliente).

Caratteristiche principali:

• Obiettivo: modellare e prevedere il tempo di 'sopravvivenza' fino all'evento.
• Si tiene conto della censura dei dati, quando l'evento non si è verificato al momento della fine dell'osservazione.

Per l'analisi di sopravvivenza sono necessari i seguenti dati:

• Tempo di osservazione per ogni oggetto (ad esempio, giorni dall'inizio dell'esperimento).
• Indicatore di occorrenza dell'evento (1 — l'evento si è verificato, 0 — censurato).
• Covariate aggiuntive (fattori) che possono influenzare il tempo fino all'evento.

Esempio: per analizzare la sopravvivenza dei pazienti dopo il trattamento, sono necessari la data di inizio dell'osservazione, la data dell'evento (o la data dell'ultimo contatto, se il paziente è vivo), così come le caratteristiche del paziente (età, diagnosi, ecc.).