L'analyse de survie est une méthode statistique utilisée pour analyser le temps écoulé jusqu'à ce qu'un événement intéressant se produise. Cette méthode est largement utilisée en sciences sociales pour étudier divers phénomènes liés au comportement humain, à la prise de décision et à la dynamique sociétale.
Introduction à l'analyse de survie
L'analyse de survie, également connue sous le nom d'analyse de l'historique des événements, d'analyse du temps jusqu'à l'événement ou d'analyse de fiabilité, est un ensemble de méthodes statistiques conçues pour analyser et interpréter les données sur le temps jusqu'à l'événement. Dans le contexte des sciences sociales, « événement » pourrait faire référence à un large éventail de phénomènes, tels que le mariage, le divorce, le chômage, le comportement criminel, les problèmes de santé, etc.
L’objectif principal de l’analyse de survie est de comprendre le temps nécessaire à ces événements pour se produire, ainsi que les facteurs ou variables qui influencent le moment où ces événements se produisent. Il s’agit d’un outil essentiel pour les chercheurs en sciences sociales, car il leur permet d’examiner et de modéliser les effets de divers prédicteurs sur le calendrier des événements, tout en tenant compte de la censure, des risques concurrents et d’autres complexités inhérentes aux données d’observation.
Applications en sciences sociales
L'analyse de survie a trouvé de nombreuses applications dans divers sous-domaines des sciences sociales, notamment la sociologie, la psychologie, l'économie, la santé publique et la criminologie. En sociologie, les chercheurs utilisent l’analyse de survie pour étudier les transitions au cours des événements de la vie, tels que le mariage, le divorce et la retraite. Les psychologues utilisent l'analyse de survie pour étudier la durée jusqu'à la rémission des troubles psychiatriques ou la probabilité de rechute. Les économistes appliquent l’analyse de survie pour comprendre la durée des périodes de chômage et le risque de pauvreté ou de faillite. Les chercheurs en santé publique utilisent l'analyse de survie pour analyser le temps écoulé jusqu'à l'apparition de problèmes de santé spécifiques ou la probabilité de survie après le diagnostic d'une maladie.
Modèles statistiques dans l'analyse de survie
L'analyse de survie englobe divers modèles statistiques, les plus couramment utilisés étant l'estimateur de Kaplan-Meier, le modèle à risques proportionnels de Cox et les modèles de survie paramétriques.
Estimateur de Kaplan-Meier
L'estimateur de Kaplan-Meier est une méthode non paramétrique utilisée pour estimer la fonction de survie sans émettre d'hypothèses sur la distribution sous-jacente. Il est souvent utilisé pour analyser les courbes de survie et comparer les distributions de survie entre les groupes.
Modèle de risques proportionnels de Cox
Le modèle à risques proportionnels de Cox est une méthode semi-paramétrique utilisée pour évaluer les effets des covariables sur le danger (ou le risque) d'un événement survenu. Ce modèle est largement utilisé en sciences sociales pour examiner la relation entre les prédicteurs et le calendrier des événements tout en tenant compte de la censure et d'autres covariables.
Modèles de survie paramétriques
Les modèles paramétriques de survie, tels que les modèles exponentiels, de Weibull et log-logistiques, supposent des formes fonctionnelles spécifiques pour la fonction de risque et sont utilisés pour modéliser les données de temps jusqu'à l'événement sous différentes hypothèses de distribution. Ces modèles donnent un aperçu du taux de risque sous-jacent et peuvent être utiles pour faire des prédictions ou extrapoler des courbes de survie.
Défis et considérations
Bien que l’analyse de survie offre des informations précieuses sur les données sur le délai d’apparition d’un événement, les chercheurs en sciences sociales sont confrontés à plusieurs défis et considérations lorsqu’ils appliquent cette méthode. La censure, qui se produit lorsque l'événement qui nous intéresse n'est pas observé chez certaines personnes au cours de la période d'étude, est un problème courant qui nécessite une gestion prudente. En outre, le choix des covariables appropriées, la sélection du modèle et l’interprétation des résultats sont des aspects cruciaux qui exigent une attention rigoureuse dans la recherche en sciences sociales.
Conclusion
L’analyse de survie est un outil statistique puissant pour comprendre le moment et l’occurrence des événements en sciences sociales. Les chercheurs peuvent utiliser cette méthode pour mieux comprendre divers aspects du comportement humain, des phénomènes sociaux et des processus décisionnels. En appliquant des techniques d'analyse de survie, les spécialistes des sciences sociales peuvent découvrir des modèles significatifs, identifier les facteurs de risque et faire des prédictions éclairées sur le calendrier d'événements importants dans divers domaines de la recherche sociale.