任意のExcelファイルやCSVファイルからデータ分析を行う統計解析アプリ（StaatApp）を用いた，生存時間解析の方法について紹介します．
2群以上の生存曲線の比較を行う，ログランク検定や一般化ウィルコクソン検定も行うことができます．
》アプリ（Windows版）の購入
》統計解析アプリStaatAppとは
データの読込・操作
① アプリの起動からデータ入力
ダウンロードした「StaatApp_for_Survival_Analysis」の起動からデータの読み込みまでの基本操作は以下のページで解説しています．
読み込ませたサンプルデータ（Excelファイル）は以下のようになります．最低限，イベント発生までの経過時間を表すデータ（経過日数）と，イベント発生の有無を示すデータ（死亡状況）が必要です．
※ イベント発生の有無を示すデータは，イベント発生した場合→”1″，打ち切りの場合”0″とします．
② データの操作方法
読み込んだデータの操作方法（データクレンジング）は以下のページで紹介しています．イベント発生有無を示すデータで必要なダミー変数を作成することもできます．
生存曲線の作成方法
① 生存曲線の選択
メニューバーから「その他」→「生存時間解析」→「生存曲線」を選択します．
※ ☀マークが実行可能な統計解析です．基本統計量の算出や散布図行列の作成も可能です．
② 目的変数の選択
生存曲線用のウィンドウが表示されたら，「経過時間データ」と「イベント発生データ」として設定する変数をコンボボックスから選択します．
③ グラフ表示項目（オプション）
生存曲線に打ち切りデータ，95％信頼区間を表示する場合はチェックボックスをクリックします．
④ 生存曲線の作成
設定が完了したらツールバーの「解析実行」ボタンをクリックして生存曲線を作成します．以下のようにグラフが表示されます．
グラフがウィンドウ上部のメニューからグラフを画像として保存することも可能です．打ち切りデータと95％信頼区間を表示する場合は以下のようなグラフになります．
生存曲線の検定方法
2つ以上の生存曲線を比較する方法として，ログランク検定と一般化ウィルコクソン検定が可能です．2群の比較を行う場合は「群列名」のコンボボックスで，属する群を示すカテゴリーデータが入力された列を選択します．
「解析実行」ボタンをクリックすると，画面右側に検定結果と生存曲線が作成されます．
補足① 生存時間解析とは
生存時間解析はイベントの発生と時間の関係を分析する統計手法になります．生存時間解析で最も一般的な手法が，カプラン・マイヤー法になります．
カプラン・マイヤー法では観測期間内にイベントが発生しなかった場合などを，打ち切りデータとして扱うことができます．本アプリでも生存時間解析としてカプラン・マイヤー法で解析を行っています．
生存時間解析についてや，結果の見方は以下のページで詳しく解説しています．
補足② 統計アプリStaatAppとは
StaatAppは計算仮定が複雑な解析手法を，誰でも手軽に素早く行なうことができるアプリです．StaatAppの詳細は以下のページをお読みください．
補足③ アプリの仕様について
アプリではPythonのlifelinesライブラリを用いて生存時間解析を行っています．lifelinesはPythonで生存時間解析を行なう際に使用される一般的なライブラリです．
以下の公式ドキュメントに詳細な仕様が記載されています．
補足④ 起動時に発生するエラーについて
StaatAppを起動した際に，以下の画面が表示されて起動しない場合があります．
原因は起動しているユーザ名に日本語が含まれているためです．対応方法は以下のページで紹介しています．
