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Die meisten statistischen Analysemethoden beziehen die Zeitdauer nicht als Variable ein, und die Analyse erfolgt nur für die Ergebnisse der Studie nach Abschluss des Studienzeitraums, wie im Studienprotokoll angegeben (In und Lee, 2018). In Fällen, in denen das Ergebnis zu verschiedenen Zeitpunkten unterschiedliche Interpretationen liefert, selbst über einen Bereich von nur einigen Stunden oder Minuten, ist es jedoch von Vorteil, eine statistische Analysemethode zu verwenden, die die Zeit als Variable einbezieht (Kleinbaum und Klein, 2005). Überlebensmethoden werden angewandt, wenn der…mehr

Produktbeschreibung
Die meisten statistischen Analysemethoden beziehen die Zeitdauer nicht als Variable ein, und die Analyse erfolgt nur für die Ergebnisse der Studie nach Abschluss des Studienzeitraums, wie im Studienprotokoll angegeben (In und Lee, 2018). In Fällen, in denen das Ergebnis zu verschiedenen Zeitpunkten unterschiedliche Interpretationen liefert, selbst über einen Bereich von nur einigen Stunden oder Minuten, ist es jedoch von Vorteil, eine statistische Analysemethode zu verwenden, die die Zeit als Variable einbezieht (Kleinbaum und Klein, 2005). Überlebensmethoden werden angewandt, wenn der Schwerpunkt auf der Zeit bis zu einem Ereignis wie dem Tod oder dem Ausbruch einer Krankheit liegt (Sowmya und David, 2007). Die Überlebensanalyse ist eine Art der statistischen Analyse, bei der untersucht wird, wie sich Prädiktoren auf die Zeit bis zum Eintreten eines Ereignisses auswirken, und nicht auf die Wahrscheinlichkeit des Ereignisses selbst. Sie wird zur Analyse von Daten verwendet, bei denen die Zeit bis zum Eintreten des Ereignisses von Interesse ist. Wie der Name schon sagt, hat diese Methode ihren Ursprung in der medizinischen Forschung, um die Auswirkungen von Medikamenten oder medizinischer Behandlung auf die Zeit bis zum Tod zu bewerten (Sheik, Selvakumar, Parkavi, Suganya und Venkatesh, 2019).
Autorenporträt
Ismail Abduljalil Alfa ha conseguito un Master in Statistica presso la (UDUS) Usmanu Danfodiyo University, Sokoto, Nigeria. È un biostatistico e data scientist con una vasta esperienza nel mondo accademico e nella ricerca.Anas Ibrahim ha conseguito una laurea triennale e un Master in Statistica presso la (UDUS). La sua ricerca riguarda apprendimento automatico, analisi di sopravvivenza e previsioni di serie temporali.