■ 분석 절차 · 사건과 시작점을 정의합니다. 사건은 이직·폐업·재발 등 관심 현상이며, 시작점은 입사·창업·입학 등 시간이 흐르기 시작하는 시점입니다. · 생존시간을 계산하고, 중도절단 여부를 표시합니다. 관찰 종료 시점까지 사건이 발생하지 않으면 중도절단으로 기록합니다. · Kaplan-Meier 추정으로 생존함수 S(t)를 구합니다. · 위험함수 h(t)를 시각화하거나 Cox 비례위험 모델을 적합합니다. 각 단계마다 주의할 점은 데이터 정제가 가장 큰 함정입니다. 사건·시작점이 정확히 일치하지 않으면 생존시간이 음수가 되거나 NA가 생깁니다. 특히 중도절단을 놓치면 추정치가 과대평가됩니다. Cox 모델을 돌릴 때는 비례위험 가정이 깨지는지 확인해야 하며, 변수 선택 시 과도한 다중공선성도 점검해야 합니다. R 코드 예시 survfit(Surv(time, event) ~ group, data = df) coxph(Surv(time, event) ~ age + gender, data = df) 첫 번째 줄은 그룹별 Kaplan-Meier 곡선을 그리는 함수이며, 두 번째 줄은 연령과 성별을 설명변수로 하는 Cox 회귀 모델을 적합합니다. 자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=198