This study conducted an empirical analysis through the Kaplan-Meier method, which is mainly used for clinical experiment analysis, on the survival rate and the survival duration of small and medium-sized enterprises using B2B e-commerce guarantee provided by credit guarantee institutions for activating B2B e-commerce transactions. The variables presented in this study are analyzed by the subdivision of the survival characteristics of enterprises using B2B e-commerce guaranteee by year, enterprises attribute, representative attribute, and guarantee use amount based on the variables tested through previous studies. According to the empirical analysis, SMEs using B2B e-commerce guarantees have a higher survival rate compared to general enterprises Simply by year and have a variety of survival characteristics, and most of the variables have a significant effect except for some variables. The implication of this study is that the researches conducted on enterprises participating in B2B e-commerce for a long period of time to support the establishment of stable business environment of SMEs and the results of empirical analysis on the survival characteristics are useful information to the stakeholders of B2B e-commerce And it can contribute to enhance the survival rate of related enterprises.
Purpose: The purpose of this study is to introduce regression method in the presence of competing risks and to show how you can use the method with hypothetical data. Methods: Survival analysis has been widely used in biostatistics division. But the same method has not been utilized in reliability division. Especially competing risks, where more than a couple of causes of failure occur and the occurrence of one event precludes the occurrence of the other events, are scattered in reliability field. But they are not utilized in the area of reliability or they are analysed in the wrong way. Specifically Kaplan-Meier method is used to calculate the probability of failure in the presence of competing risks, thereby overestimating the real probability of failure. Hence, cumulative incidence function is introduced. In addition, sample competing risks data are analysed using cumulative incidence function along with some graphs. Lastly we compare cumulative incidence functions with regression type analysis briefly. Results: We used cumulative incidence function to calculate the survival probability or failure probability in the presence of competing risks. We also drew some useful graphs depicting the failure trend over the lifetime. Conclusion: This research shows that Kaplan-Meier method is not appropriate for the evaluation of survival or failure over the course of lifetime in the presence of competing risks. Cumulative incidence function is shown to be useful in stead. Some graphs using the cumulative incidence functions are also shown to be informative.
통계학 연구에 모의실험이 중요하게 쓰이며 중도절단자료를 다루는 생존분석에서도 마찬가지다. 생존분석에서 Cox 모형이 널리 쓰이는데, Cox 모형을 따르는 중도절단자료를 생성하는 방법에 대해 살펴보았다. Bender 등 (Statistics in Medicine, 24, 1713-1723, 2005)은 생존시간을 생성하는 모수적 방법을 제시하였으나 생존시간뿐만 아니라 중도절단시간도 생성해야 중도절단자료를 얻게 된다. 중도절단자료를 생성하기 위한 모수적 방법과 함께 비모수적 방법도 제시하였으며 실제 자료에도 적용해 보았다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권5호
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pp.431-443
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2019
Goodness-of-fit techniques are an important topic in statistical analysis. Censored data occur frequently in survival experiments; therefore, many studies are conducted when data are censored. In this paper we mainly consider test statistics based on the empirical distribution function (EDF) to test normal distributions with unknown location and scale parameters when data are randomly censored. The most famous EDF test statistic is the Kolmogorov-Smirnov; in addition, the quadratic statistics such as the $Cram{\acute{e}}r-von$ Mises and the Anderson-Darling statistic are well known. The $Cram{\acute{e}}r-von$ Mises statistic is generalized to randomly censored cases by Koziol and Green (Biometrika, 63, 465-474, 1976). In this paper, we generalize the Anderson-Darling statistic to randomly censored data using the Kaplan-Meier estimator as it was done by Koziol and Green. A simulation study is conducted under a particular censorship model proposed by Koziol and Green. Through a simulation study, the generalized Anderson-Darling statistic shows the best power against almost all alternatives considered among the three EDF statistics we take into account.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제28권5호
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pp.411-424
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2021
Inference following two-stage adaptive designs (also known as two-stage randomization designs) with survival endpoints usually focuses on estimating and comparing survival distributions for the different treatment strategies. The aim is to identify the treatment strategy(ies) that leads to better survival of the patients. The objectives of this study were to assess the performance three commonly cited methods for estimating survival distributions in two-stage randomization designs. We review three non-parametric methods for estimating survival distributions in two-stage adaptive designs and compare their performance using simulation studies. The simulation studies show that the method based on the marginal mean model is badly affected by high censoring rates and response rate. The other two methods which are natural extensions of the Nelson-Aalen estimator and the Kaplan-Meier estimator have similar performance. These two methods yield survival estimates which have less bias and more precise than the marginal mean model even in cases of small sample sizes. The weighted versions of the Nelson-Aalen and the Kaplan-Meier estimators are less affected by high censoring rates and low response rates. The bias of the method based on the marginal mean model increases rapidly with increase in censoring rate compared to the other two methods. We apply the three methods to a leukemia clinical trial dataset and also compare the results.
The rapid increase in collateral omics and phenotypic data has enabled data-driven studies for the fast discovery of cancer targets and biomarkers. Thus, it is necessary to develop convenient tools for general oncologists and cancer scientists to carry out customized data mining without computational expertise. For this purpose, we developed innovative software that enables user-driven analyses assisted by knowledge-based smart systems. Publicly available data on mutations, gene expression, patient survival, immune score, drug screening and RNAi screening were integrated from the TCGA, GDSC, CCLE, NCI, and DepMap databases. The optimal selection of samples and other filtering options were guided by the smart function of the software for data mining and visualization on Kaplan-Meier plots, box plots and scatter plots of publication quality. We implemented unique algorithms for both data mining and visualization, thus simplifying and accelerating user-driven discovery activities on large multiomics datasets. The present Q-omics software program (v0.95) is available at http://qomics.sookmyung.ac.kr.
Khan, Hafiz Mohammad Rafiqullah;Saxena, Anshul;Vera, Veronica;Abdool-Ghany, Faheema;Gabbidon, Kemesha;Perea, Nancy;Stewart, Tiffanie Shauna-Jeanne;Ramamoorthy, Venkataraghavan
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권21호
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pp.9453-9458
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2014
Background: Breast cancer is the second leading cause of cancer death for women in the United States. Differences in survival of breast cancer have been noted among racial and ethnic groups, but the reasons for these disparities remain unclear. This study presents the characteristics and the survival curve of two racial and ethnic groups and evaluates the effects of race on survival times by measuring the lifetime data-based half-normal model. Materials and Methods: The distributions among racial and ethnic groups are compared using female breast cancer patients from nine states in the country all taken from the National Cancer Institute's Surveillance, Epidemiology, and End Results cancer registry. The main end points observed are: age at diagnosis, survival time in months, and marital status. The right skewed half-normal statistical probability model is used to show the differences in the survival times between black Hispanic (BH) and black non-Hispanic (BNH) female breast cancer patients. The Kaplan-Meier and Cox proportional hazard ratio are used to estimate and compare the relative risk of death in two minority groups, BH and BNH. Results: A probability random sample method was used to select representative samples from BNH and BH female breast cancer patients, who were diagnosed during the years of 1973-2009 in the United States. The sample contained 1,000 BNH and 298 BH female breast cancer patients. The median age at diagnosis was 57.75 years among BNH and 54.11 years among BH. The results of the half-normal model showed that the survival times formed positive skewed models with higher variability in BNH compared with BH. The Kaplan-Meir estimate was used to plot the survival curves for cancer patients; this test was positively skewed. The Kaplan-Meier and Cox proportional hazard ratio for survival analysis showed that BNH had a significantly longer survival time as compared to BH which is consistent with the results of the half-normal model. Conclusions: The findings with the proposed model strategy will assist in the healthcare field to measure future outcomes for BH and BNH, given their past history and conditions. These findings may provide an enhanced and improved outlook for the diagnosis and treatment of breast cancer patients in the United States.
목적: 보철물 수명 연구에서 가장 중요한 것은 보철물을 객관적이고 일관성 있게 평가하는 것이다. 대한치과보철학회에서는 이 필요성을 충족시키기 위해 보철물 수명연구를 위한 대한치과보철학회의 표준 방안을 마련하기로 하였다. 본 연구의 목적은 보철물 수명 연구의 통일된 표준을 마련하기 위한 보철물 평가 흐름도와 보철물 평가 기록지를 제작하는 데 있다. 재료 및 방법: 기존에 사용되었던 보철물 평가 방법을 문헌 고찰을 통해 알아본 후 직관적이며, 사용하기 쉽고, 보철물의 상태를 객관적으로 구분할 수 있는 평가 기준을 개발한다. 또한 이 기준을 시범 사용하여 문제점과 개선점을 파악한다. 결과: 고정성 보철물 30 증례, 가철성 보철물 25증례, 그리고 임플란트 보철물 13 증례로 시범 사용하여 Kaplan-Meier 생존율 분석을 시행한 결과 고정성 보철물의 평균수명 추정치는 12.82년, 가철성 보철물은 5.96년, 임플란트 보철물은 4.82년의 결과를 얻었다. 또한 조사자들에게 시범 사용 후의 문제점을 수렴하여 수정, 보완한 후 보철물 평가흐름도 및 보철물 평가 기록지를 완성하였다. 결론: 보철물 수명 평가를 위한 대한치과보철학회 표준 방안 마련을 위해 개발된 보철물 평가 흐름도와 보철물 평가 기록지를 통해 보다 객관적이고 통일된 자료 수집이 가능하였다. 향후 본 표준 방안을 이용한 보철물 수명연구가 시행될 것이다.
목적: 이 연구의 목적은 새롭게 개발된 대한치과보철학회의 보철물 평가 기준을 적용하여 고정성, 가철성 그리고 임플란트 보철물의 성공과 실패를 평가함으로써 보철물의 수명과 이에 관련된 요인을 분석하는 데 있다. 대상 및 방법: 전국 13개 대학/종합병원 보철과에 내원한 환자들을 대상으로 구강내 사용중인 보철물을 평가하였다. 대한치과보철학회의 기준에 따라, 수는 성공, 우, 양, 가는 실패로 규정하고, 실패한 보철물의 평균 사용기간과 실패와 관련된 요인을 분석하였다. Kaplan-Meier 분석에 의한 성공률을 분석하였다. 결과: 고정성 보철 810 증례, 가철성 보철 519 증례, 그리고 임플란트 보철 475 증례, 총 1,804 증례가 연구에 포함되었다. 검사 시점에 실패로 판정된 보철물의 평균 사용기간은 고정성 보철물은 $11.41{\pm}0.30$년, 중간값은 10년이었고, 가철성 보철물은 $8.18{\pm}0.29$년, 중간값 7년이었으며, 임플란트 보철물은 $7.99{\pm}0.30$년, 중간값은 7년이었다. 실패와 관련있는 요인 중 고정성보철물은 유닛 수, 지대치 수, 근관치료된 지대치 수, 치태지수였고, 가철성 보철물의 경우 대합치였으며 임플란트 보철의 경우 임플란트 개수, 사용기간, 치태지수였다. 결론: 대한치과보철학회의 기준으로 보철물을 평가한 결과, 실패한 보철물의 평균수명은 고정성 11.41년, 가철성 8.18년, 그리고 임플란트 보철물은 7.99년이었다.
본 연구의 목적은 신용보증기관에서 신용보증을 이용한 사회적기업의 비재무정보를 사용하여 생존율과 생존시간을 추정하고 생존시간에 영향을 주는 요인들을 검증하여 이해관계자에게 정보를 제공하고 생존율을 향상시켜 기업의 고용을 유지·확대하여 사회·경제적 비용을 감소시키는데 기여하고자 한다. 연구방법은 비모수적 분석방법인 카플란마이어 분석법(Kaplan-Meier Analysis)으로 생존분석을 실시하였다. 연구대상 기업은 2009년부터 2018년 사이에 설립된 621개(정상기업 577개, 부실기업 44개) 기업을 표본으로 선정하였다. 사회적기업의 대표자정보와 기업정보로 구분하여 생존시간에 영향을 주는 요인들을 검증한 결과 대표자 신용등급, 대표자 주택보유여부, 여신거래기간, 기업 신용등급이 생존시간에 영향을 주는 유의미한 변수로 도출되었다. 향후 금융기관들은 사회적기업 대출심사시 생존에 영향을 미치는 요인들을 반영하여 기업의 건전성을 유인하고, 고용유지와 사회적비용 감소에 기여할 수 있을 것이다. 정부나 민간단체 등 지원기관들은 사회적기업의 성장과 지속가능성을 위한 정책수립, 교육훈련 등에도 다양하게 활용이 가능할 것이다. 본 연구를 계기로 사회적기업의 성과와 더불어 기업의 부실과 관련하여 영향을 미치는 요인들에 대하여 더욱 관심을 갖고 연구가 지속되길 바란다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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