analisis survival ing ilmu sosial

analisis survival ing ilmu sosial

Analisis kelangsungan urip minangka cara statistik sing digunakake kanggo nganalisis wektu nganti kedadeyan sing menarik. Cara iki digunakake sacara ekstensif ing ilmu sosial kanggo nyinaoni macem-macem fenomena sing ana gandhengane karo prilaku manungsa, nggawe keputusan, lan dinamika sosial.

Pambuka kanggo Survival Analysis

Analisis kaslametan, uga dikenal minangka analisis riwayat acara, analisis wektu-kanggo-kedadeyan, utawa analisis linuwih, yaiku sakumpulan metode statistik sing dirancang kanggo nganalisa lan napsirake data wektu-kanggo-kedadeyan. Ing konteks èlmu sosial, 'acara' bisa ngrujuk marang macem-macem fenomena, kayata perkawinan, pegatan, pengangguran, tindak pidana, asil kesehatan, lan liya-liyane.

Fokus utama analisis kaslametan yaiku ngerteni wektu sing dibutuhake kanggo kedadeyan kasebut, lan faktor utawa variabel sing mengaruhi wektu kedadeyan kasebut. Iki minangka alat penting kanggo peneliti ing ilmu sosial, amarga ngidini dheweke mriksa lan model efek saka macem-macem prediktor ing wektu acara, nalika nyathet censoring, risiko saingan, lan kerumitan liyane sing ana ing data observasi.

Aplikasi ing Ilmu Sosial

Analisis kaslametan wis nemokake aplikasi ekstensif ing macem-macem subbidang ilmu sosial, kalebu sosiologi, psikologi, ekonomi, kesehatan masyarakat, lan kriminologi. Ing sosiologi, peneliti nggunakake analisis kaslametan kanggo nyinaoni transisi ing acara urip, kayata perkawinan, pegatan, lan pensiun. Psikolog nggunakake analisis kaslametan kanggo neliti durasi nganti remisi gangguan kejiwaan utawa kemungkinan kambuh. Ekonom ngetrapake analisis kaslametan kanggo mangerteni durasi pengangguran, lan risiko mlarat utawa bangkrut. Peneliti kesehatan umum nggunakake analisis kaslametan kanggo nganalisa wektu nganti kedadeyan asil kesehatan tartamtu utawa kemungkinan urip sawise diagnosa penyakit.

Model Statistik ing Analisis Survival

Analisis kelangsungan urip nyakup macem-macem model statistik, sing paling umum digunakake yaiku penaksir Kaplan-Meier, model bahaya proporsional Cox, lan model kaslametan parametrik.

Kaplan-Meier Estimator

Estimator Kaplan-Meier minangka cara non-parametrik sing digunakake kanggo ngira-ngira fungsi kaslametan tanpa nggawe asumsi babagan distribusi dhasar. Asring digunakake kanggo nganalisa kurva kaslametan lan mbandhingake distribusi kaslametan ing antarane klompok.

Model Bahaya Proporsional Cox

Model bebaya proporsional Cox minangka cara semi-parametrik sing digunakake kanggo netepake efek kovariat ing bebaya (utawa risiko) kedadeyan. Model iki akeh digunakake ing ilmu sosial kanggo nliti hubungan antarane prediktor lan wektu kedadeyan nalika ngitung sensor lan kovariat liyane.

Model Survival Parametrik

Model kaslametan parametrik, kayata model eksponensial, Weibull, lan log-logistik, nganggep wangun fungsional tartamtu kanggo fungsi bebaya lan digunakake kanggo model data wektu-kanggo-kedadeyan miturut asumsi distribusi sing beda. Model kasebut menehi wawasan babagan tingkat bahaya sing ndasari lan bisa migunani kanggo nggawe prediksi utawa ekstrapolasi kurva kaslametan.

Tantangan lan Pertimbangan

Nalika analisis kaslametan menehi wawasan sing penting babagan data wektu-kanggo-acara, peneliti ing ilmu sosial ngadhepi sawetara tantangan lan pertimbangan nalika nglamar metode iki. Sensor, sing kedadeyan nalika acara sing menarik ora diamati kanggo sawetara individu sajrone sinau, minangka masalah umum sing mbutuhake penanganan sing ati-ati. Salajengipun, pilihan kovariat sing cocok, pilihan model, lan interpretasi asil minangka aspek penting sing mbutuhake perhatian sing ketat ing riset ilmu sosial.

Kesimpulan

Analisis kaslametan minangka alat statistik sing kuat kanggo ngerteni wektu lan kedadeyan kedadeyan ing ilmu sosial. Para panaliti bisa nggunakake metode iki kanggo ngerteni macem-macem aspek prilaku manungsa, fenomena sosial, lan proses nggawe keputusan. Kanthi ngetrapake teknik analisis kaslametan, para ilmuwan sosial bisa nemokake pola sing migunani, ngenali faktor risiko, lan nggawe prediksi sing tepat babagan wektu kedadeyan penting ing macem-macem domain riset sosial.