{"id":3898,"date":"2026-10-08T12:26:17","date_gmt":"2026-10-08T11:26:17","guid":{"rendered":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/kaplan-meier-ueberlebenszeit-rechner\/"},"modified":"2026-10-08T12:26:17","modified_gmt":"2026-10-08T11:26:17","slug":"kaplan-meier-ueberlebenszeit-rechner","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/kaplan-meier-ueberlebenszeit-rechner\/","title":{"rendered":"Kaplan-Meier-Sch\u00e4tzrechner f\u00fcr \u00dcberlebenszeiten"},"content":{"rendered":"<section class=\"not-prose calculator-box\" aria-labelledby=\"calculator-title\"><div class=\"flex items-baseline sm:items-center justify-between gap-2 sm:gap-3\"><div class=\"flex flex-col sm:flex-row sm:items-center gap-2\"><span class=\"icon icon-calculator text-primary-700! text-base! dark:text-primary-300!\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2 id=\"calculator-title\" class=\"text-lg font-display font-bold\">\u00dcberlebenswahrscheinlichkeit im Zeitverlauf sch\u00e4tzen \u2013 auch bei zensierten Daten<\/h2><\/div><div class=\"calcdash-favorite group\">\n  <button type=\"button\" class=\"favorite\" id=\"favorite\" data-favorite-id=\"3898\" data-favorite-title=\"Kaplan-Meier-\u00dcberleben\" data-favorite-url=\"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/kaplan-meier-ueberlebenszeit-rechner\/\" data-favorite-excerpt=\"Sch\u00e4tzen Sie die \u00dcberlebenskurve aus Zeit-bis-Ereignis-Daten mit Zensierung. Geben Sie die Beobachtungsdauer und den Ereignisstatus jeder Person ein, und der Rechner liefert die Kaplan-Meier-\u00dcberlebenswahrscheinlichkeiten, S(t) zu einem gew\u00e4hlten Zeitpunkt sowie die mediane \u00dcberlebenszeit.\" aria-label=\"Zu Favoriten hinzuf\u00fcgen\" data-favorite-icon=\"icon icon-wpcalc-bell-curve\">\n    <span class=\"icon icon-shape-star-empty\" aria-hidden=\"true\"><\/span>\n  <\/button>\n  <div class=\"calcdash-favorite__tip\" aria-hidden=\"true\">\n   <span class=\"favorite-tooltip\" id=\"favorite-tooltip\"><\/span>\n  <\/div>\n  <span class=\"sr-only\" role=\"status\" id=\"favorite-status\"><\/span>\n<\/div><\/div><form action=\"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/kaplan-meier-ueberlebenszeit-rechner\/\" method=\"POST\" class=\"calculator\" id=\"calculator-3898\" data-post=\"3898\"><fieldset class=\"fieldset-input is-1\"><legend class=\"sr-only\">Eingabefelder<\/legend><div class=\"field\" id=\"input-1\"><label for=\"field-1\">Nachbeobachtungszeiten<\/label><textarea id=\"field-1\" name=\"nachbeobachtungszeiten\">3; 4; 5; 6; 6; 8; 8; 9; 11; 14<\/textarea><\/div><div class=\"field\" id=\"input-2\"><label for=\"field-2\">Ereignisstatus (1 = Ereignis, 0 = zensiert)<\/label><textarea id=\"field-2\" name=\"ereignisstatus_1_ereignis_0_zensiert\">1; 1; 0; 1; 0; 1; 1; 0; 1; 0<\/textarea><\/div><div class=\"field has-term\" id=\"input-3\"><label for=\"field-3\">\u00dcberlebenswahrscheinlichkeit auswerten zum Zeitpunkt<\/label><div class=\"term\">t\u2080<\/div>  <div class=\"absolute bottom-0 left-16 top-8 w-2 h-0.5 bg-blue-500\"><\/div><input type=\"text\" name=\"berlebenswahrscheinlichkeit_auswerten_zum_zeitpunkt\" id=\"field-3\" aria-describedby=\"calc-info-3\" data-number inputmode=\"decimal\" autocomplete=\"off\" spellcheck=\"false\" placeholder=\"e.g. 6\" min=\"0\" value=\"6\"\/><small id=\"calc-info-3\">An diesem einzelnen Zeitpunkt wird zus\u00e4tzlich die \u00dcberlebenswahrscheinlichkeit S(t) ausgegeben \u2013 in derselben Einheit wie die Nachbeobachtungszeiten.<\/small><\/div><\/fieldset><div class=\"buttons\"><button type=\"submit\" data-text=\"Neu berechnen\" id=\"calculate-button\" data-post=\"3898\">Berechnen<\/button><button type=\"reset\">Zur\u00fccksetzen<\/button><\/div><div class=\"field is-checkbox hidden!\" id=\"field-auto-calc\"><input type=\"checkbox\" id=\"auto-calc\"><label for=\"auto-calc\">Automatisch berechnen<\/label><small>Wenn aktiviert, wird das Ergebnis automatisch aktualisiert, sobald Sie einen Wert \u00e4ndern.<\/small><\/div><div class=\"fieldset-result is-hidden\" aria-labelledby=\"result-title\" aria-live=\"polite\" role=\"region\"> <h3 class=\"result-title bg-gradient-to-r from-primary-50 to-gray-50 dark:from-primary-900 dark:to-gray-800\" id=\"result-title\"><span class=\"icon icon-s-pulse\" aria-hidden=\"true\"><\/span> Kaplan-Meier-Sch\u00e4tzungen<\/h3><div class=\"result-box\"><div class=\"field-result\" id=\"output-1\"><span class=\"field-title\"><span>\u00dcberlebenswahrscheinlichkeit zum gew\u00e4hlten Zeitpunkt<\/span><span class=\"result-term\">S(t\u2080)<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-1\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Ergebnis kopieren\" aria-label=\"Ergebnis kopieren\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-2\"><span class=\"field-title\"><span>Mediane \u00dcberlebenszeit<\/span><span class=\"result-term\">t\u2085\u2080<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-2\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Ergebnis kopieren\" aria-label=\"Ergebnis kopieren\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-3\"><span class=\"field-title\"><span>Personen \u00b7 Ereignisse \u00b7 Zensierungen<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-3\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Ergebnis kopieren\" aria-label=\"Ergebnis kopieren\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result is-column\" id=\"output-4\"><span class=\"field-title\"><span>Kaplan-Meier-Sch\u00e4tzungen je Zeitpunkt<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-4\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Ergebnis kopieren\" aria-label=\"Ergebnis kopieren\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result is-column\" id=\"output-5\"><span class=\"field-title\"><span>So werden die Sch\u00e4tzungen berechnet<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-5\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Ergebnis kopieren\" aria-label=\"Ergebnis kopieren\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><\/div><div class=\"result-actions\"><button type=\"button\" class=\"copy-link\"><svg viewBox=\"0 0 20 20\" fill=\"currentColor\" aria-hidden=\"true\"><path d=\"M12.232 4.232a2.5 2.5 0 0 1 3.536 3.536l-1.225 1.224a.75.75 0 0 0 1.061 1.06l1.224-1.224a4 4 0 0 0-5.656-5.656l-3 3a4 4 0 0 0 .225 5.865.75.75 0 0 0 .977-1.138 2.5 2.5 0 0 1-.142-3.667l3-3Z\"\/><path d=\"M11.603 7.963a.75.75 0 0 0-.977 1.138 2.5 2.5 0 0 1 .142 3.667l-3 3a2.5 2.5 0 0 1-3.536-3.536l1.225-1.224a.75.75 0 0 0-1.061-1.06l-1.224 1.224a4 4 0 1 0 5.656 5.656l3-3a4 4 0 0 0-.225-5.865Z\"\/><\/svg><span class=\"copy-link__text\">Link zu dieser Berechnung kopieren<\/span><\/button><span class=\"sr-only\" role=\"status\" id=\"copy-link-status\"><\/span><\/div><\/div><a href=\"#respond\" class=\"hidden transition-opacity duration-300 opacity-0 w-50 text-sm justify-center items-center gap-2 px-4 py-2 rounded bg-gray-200 text-gray-700 hover:bg-gray-300\" id=\"leave-comment\"><span class=\"icon icon-comments\" aria-hidden=\"true\"><\/span>Kommentar schreiben<\/a><\/form><\/section><section id=\"calc-reactions\" class=\"not-prose hidden my-12 bg-gradient-to-r from-primary-50 to-gray-50 border border-indigo-100 rounded-xl px-6 py-4 shadow-sm\" data-post=\"3898\" aria-live=\"polite\" aria-labelledby=\"calc-reactions-title\"><p id=\"calc-reactions-title\" class=\"text-sm text-gray-500 text-center mb-2\">Wie finden Sie dieses Ergebnis?<\/p><div role=\"group\" aria-labelledby=\"calc-reactions-title\" class=\"grid grid-cols-3 sm:flex sm:flex-row sm:justify-around gap-4 sm:items-center sm:flex-wrap\"><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"like\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"like\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude00 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Gef\u00e4llt mir <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"helpful\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"helpful\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\udca1 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Hilfreich <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"confused\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"confused\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude15 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Verwirrt <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"disappointed\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"disappointed\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude1e <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Entt\u00e4uscht <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"inaccurate\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"inaccurate\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\u274c <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Ungenau <\/span><\/button><\/div><div id=\"reaction-message\" class=\"hidden mt-8 rounded-md border border-primary-100 bg-white\/50 backdrop-blur-sm px-4 py-2 text-sm text-center shadow-sm\"><\/div><\/section><div class=\"calcdash-ad not-prose calcdash-ad--calc_result calcdash-ad--in-article\"><ins class=\"adsbygoogle\" style=\"display:block\" data-ad-client=\"ca-pub-1721569815777345\" data-ad-slot=\"6317458308\" data-ad-layout=\"in-article\" data-ad-format=\"fluid\"><\/ins><script>(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});<\/script><\/div>\n<style id=\"wpcoderpro-inline-1\">.formula-box {\r\n\tborder-bottom: none !important;\r\n}<\/style><section class=\"formula-box\" aria-labelledby=\"formula-title\">\r\n\t<div id=\"formula-title\" class=\"not-prose font-display mb-4\"><span class=\"icon icon-formula\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2>Formel des Kaplan-Meier-Sch\u00e4tzers<\/h2><\/div>\r\n\t<figure class=\"not-prose formula\">\r\n\t\t<figcaption class=\"formula-title\">Formel<\/figcaption>\r\n\t\t<div class=\"text-base text-gray-800\" id=\"formula\">\n\\[ \\hat{S}(t) = \\prod_{t_i \\leq t} \\left( 1 - \\frac{d_i}{n_i} \\right) \\]\n<\/div>\r\n\t<\/figure>\r\n\t<\/p>\n<p><strong>Dabei bedeuten:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\\( t_i \\) \u2014 die Zeitpunkte, an denen Ereignisse eingetreten sind, bis zum Zeitpunkt \\( t \\)<\/li>\n<li>\\( d_i \\) \u2014 Anzahl der Ereignisse zum Zeitpunkt \\( t_i \\)<\/li>\n<li>\\( n_i \\) \u2014 Anzahl der Personen unter Risiko (noch in Beobachtung und ereignisfrei) unmittelbar vor \\( t_i \\)<\/li>\n<li>\\( \\hat{S}(t) \\) \u2014 gesch\u00e4tzte Wahrscheinlichkeit, den Zeitpunkt \\( t \\) ereignisfrei zu \u00fcberleben<\/li>\n<\/ul>\n<p>Der Produkt-Limit-Sch\u00e4tzer multipliziert die bedingten Wahrscheinlichkeiten, die einzelnen Ereigniszeitpunkte zu \u00fcberleben. Zensierte Beobachtungen gelten nicht als Ereignisse; sie verlassen lediglich die Risikomenge \\( n_i \\) zum Zeitpunkt ihrer Zensierung \u2014 so ber\u00fccksichtigt die Methode unvollst\u00e4ndige Nachbeobachtung.<\/p>\n<p>\r\n<\/section>\n<style id=\"wpcoderpro-inline-2\">.calculation-box {\r\n\tborder-bottom: none !important;\r\n}<\/style><section id=\"calculation\" class=\"calculation-box\" aria-labelledby=\"calculation-title\">\r\n\t<div id=\"calculation-title\" class=\"not-prose font-display\"><span class=\"icon icon-unordered-list\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2>Kaplan-Meier-\u00dcberleben \u2013 Rechenbeispiel<\/h2><\/div>\r\n\r\n<\/p>\n<p><strong>Beispiel:<\/strong> 10 Personen mit den Beobachtungszeiten 3; 4; 5; 6; 6; 8; 8; 9; 11; 14 und den Ereignisstatus 1; 1; 0; 1; 0; 1; 1; 0; 1; 0 (6 Ereignisse, 4 zensierte), die \u00dcberlebenswahrscheinlichkeit wird bei \\( t_0 = 6 \\) berechnet.<\/p>\n<p>\\[ \\hat{S}(3) = 1 - \\tfrac{1}{10} = 0.9 \\quad\\Rightarrow\\quad \\hat{S}(4) = 0.9 \\left(1 - \\tfrac{1}{9}\\right) = 0.8 \\]<\/p>\n<p>\\[ \\hat{S}(6) = 0.8 \\left(1 - \\tfrac{1}{7}\\right) = 0.6857 \\]<\/p>\n<p>\\[ \\hat{S}(8) = 0.6857 \\left(1 - \\tfrac{2}{5}\\right) = 0.4114 \\quad\\Rightarrow\\quad \\hat{S}(11) = 0.4114 \\left(1 - \\tfrac{1}{2}\\right) = 0.2057 \\]<\/p>\n<p><strong>Ergebnis:<\/strong> \\( \\hat{S}(6) = 0.6857 \\) (68,6 % werden erwartet, den Zeitpunkt 6 ereignisfrei zu \u00fcberleben). Die \u00dcberlebenskurve f\u00e4llt erstmals bei \\( t = 8 \\) auf 0,5 oder darunter, die mediane \u00dcberlebenszeit betr\u00e4gt also 8.<\/p>\n<p>\n\r\n<\/section>\n<h2>So verwenden Sie den Kaplan-Meier-Sch\u00e4tzrechner f\u00fcr \u00dcberlebenszeiten<\/h2>\n<ol>\n<li>Geben Sie die <strong>Beobachtungszeiten<\/strong> aller Personen ein \u2014 eine pro Zeile oder durch Semikolons bzw. Leerzeichen getrennt. Verwenden Sie durchg\u00e4ngig dieselbe Einheit (Tage, Wochen, Monate).<\/li>\n<li>Geben Sie die Werte f\u00fcr den <strong>Ereignisstatus (1 = Ereignis, 0 = zensiert)<\/strong> in derselben Reihenfolge wie die Zeiten ein: 1, wenn bei der Person das Ereignis eingetreten ist (Tod, R\u00fcckfall, Maschinenausfall \u2026), 0, wenn die Nachbeobachtung ohne Ereignis endete.<\/li>\n<li>Tragen Sie im Feld <strong>\u00dcberlebenswahrscheinlichkeit berechnen zum Zeitpunkt<\/strong> den Zeitpunkt \\( t_0 \\) ein, f\u00fcr den Sie die \u00dcberlebenswahrscheinlichkeit \\( S(t_0) \\) w\u00fcnschen.<\/li>\n<li>Lesen Sie die Ergebnisse ab: \\( S(t_0) \\), die mediane \u00dcberlebenszeit, die Anzahlen von Personen, Ereignissen und Zensierungen, die vollst\u00e4ndige Tabelle der Sch\u00e4tzwerte zu jedem einzelnen Zeitpunkt sowie eine Interpretation der Ausgabe.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Was ist der Kaplan-Meier-Sch\u00e4tzer?<\/h2>\n<p>Der Kaplan-Meier-Sch\u00e4tzer (Produkt-Limit-Sch\u00e4tzer) ist das Standardverfahren zur nichtparametrischen Sch\u00e4tzung einer \u00dcberlebensfunktion aus Zeit-bis-Ereignis-Daten. \u201e\u00dcberleben\u201c steht hier f\u00fcr jedes \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441ierende Ereignis \u2014 nicht nur den Tod, sondern auch R\u00fcckfall, Genesung, Ger\u00e4teausfall, Kundenabwanderung und so weiter. Das Ergebnis ist eine Treppenfunktion, die bei 1 beginnt und ausschlie\u00dflich zu Zeitpunkten mit Ereignissen absinkt; zwischen den Ereignissen bleibt der Sch\u00e4twert konstant.<\/p>\n<p>Was die Methode unverzichtbar macht, ist die Zensierung. In den meisten Studien scheiden einige Personen aus, bevor das Ereignis eintritt: Die Studie endet, ein Patient bricht ab oder eine Maschine wird aus unrelated Gr\u00fcnden stillgelegt. Man kann diese Personen nicht einfach als f\u00fcr immer ereignisfrei z\u00e4hlen, denn ihre Zukunft ist unbekannt. Kaplan-Meier l\u00f6st dieses Problem, indem zensierte Personen zum Zeitpunkt ihrer Zensierung aus der Risikomenge entfernt werden \u2014 und nutzt dabei die Information, dass sie <em>mindestens<\/em> so lange \u00fcberlebt haben.<\/p>\n<p>Ohne jegliche Zensierung reduziert sich der Sch\u00e4tzer auf den einfachen Anteil der Personen, die zu jedem Zeitpunkt noch ereignisfrei sind. Mit Zensierung bleibt er unverzerrt, sofern die Zensierung unabh\u00e4ngig vom Ereignisprozess ist. Die Kurve ist zudem die Gr\u00f6\u00dfe, die beim Log-Rank-Test zwischen Gruppen verglichen wird, und \\( S(t) \\) l\u00e4sst sich direkt ablesen: So bedeutet \\( \\hat{S}(6) = 0.6857 \\), dass gesch\u00e4tzt 68,6 % der Personen den Zeitpunkt 6 ereignisfrei \u00fcberleben.<\/p>\n<h2>Wie Sie die Ergebnisse interpretieren<\/h2>\n<p><strong>\u00dcberlebenswahrscheinlichkeit zum gew\u00e4hlten Zeitpunkt \\( t_0 \\):<\/strong> die gesch\u00e4tzte Wahrscheinlichkeit, den Zeitpunkt \\( t_0 \\) ereignisfrei zu \u00fcberleben. Tritt bis \\( t_0 \\) kein Ereignis ein, betr\u00e4gt der Sch\u00e4twert 1.<\/p>\n<p><strong>Mediane \u00dcberlebenszeit:<\/strong> der kleinste beobachtete Zeitpunkt, an dem \\( \\hat{S}(t) \\) auf 0,5 oder darunter f\u00e4llt \u2014 der Zeitpunkt, bis zu dem die H\u00e4lfte der Personen das Ereignis voraussichtlich erlebt hat. Erreicht die Kurve w\u00e4hrend der Nachbeobachtung nie den Wert 0,5, ist der Median \u201enicht erreicht\u201c; das kommt bei kurzen Studien mit wenigen Ereignissen h\u00e4ufig vor und bedeutet <em>nicht<\/em>, dass der Median unendlich ist \u2014 die Nachbeobachtung war lediglich zu kurz, um ihn zu sch\u00e4tzen.<\/p>\n<p><strong>Die Tabelle<\/strong> zeigt zu jedem einzelnen Zeitpunkt die Anzahl der Personen unter Risiko, die Ereignisse und Zensierungen sowie den aktualisierten \\( \\hat{S}(t) \\)-Wert. Beachten Sie, dass sich der Sch\u00e4twert nur zu Ereigniszeitpunkten \u00e4ndert; Zeitpunkte mit ausschlie\u00dflich Zensierungen werden der Transparenz halber aufgef\u00fchrt, ver\u00e4ndern die Kurve aber nicht.<\/p>\n<h2>Annahmen und praktische Hinweise<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Nicht-informative Zensierung:<\/strong> Zensierte Personen m\u00fcssen dasselbe k\u00fcnftige Ereignisrisiko haben wie die weiterhin beobachteten. Eine Zensierung, die mit dem Ereignis zusammenh\u00e4ngt (z. B. Patienten, die wegen Verschlechterung aus einer Studie ausscheiden), verzerrt den Sch\u00e4twert.<\/li>\n<li><strong>Einheitliche Einheiten und unabh\u00e4ngige Personen:<\/strong> alle Zeiten in einer Einheit, eine Zeile pro Person, keine doppelten oder korrelierten Beobachtungen.<\/li>\n<li><strong>Gleichzeitige Ereignisse und Zensierungen:<\/strong> Fallen Ereignisse und Zensierungen auf denselben Zeitpunkt, gilt die hier verwendete Konvention, dass Zensierungen die Risikomenge <em>nach<\/em> den Ereignissen dieses Zeitpunkts verlassen \u2014 zensierte Personen z\u00e4hlen also noch zur Risikomenge, wenn die gleichzeitigen Ereignisse verrechnet werden.<\/li>\n<li><strong>Kleine Stichproben:<\/strong> Bei wenigen Ereignissen ist die Treppenfunktion grob und \\( S(t) \\) ungenau; der Median l\u00e4sst sich erst sch\u00e4tzen, wenn die Kurve 0,5 unterschreitet.<\/li>\n<li>Der Sch\u00e4tzer beschreibt eine einzige Gruppe. Zum formalen Vergleich zweier \u00dcberlebenskurven dient der Log-Rank-Test; um das Auftreten von Ereignissen zwischen zwei Gruppen zusammenzufassen, siehe den <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/odds-ratio-relatives-risiko-rechner\/\">Chancenverh\u00e4ltnis- und relatives Risiko Rechner<\/a>. Wenn ein parametrisches Modell bevorzugt wird, werden \u00dcberlebenszeiten h\u00e4ufig mit der <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/weibull-verteilung-rechner\/\">Weibull-Verteilung<\/a> oder der <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/exponentialverteilung-rechner\/\">Exponentialverteilung<\/a> modelliert; f\u00fcr den Vergleich kategorialer Ergebnisse ist der <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/chi-quadrat-test-rechner\/\">Chi-Quadrat-Test<\/a> das Standardwerkzeug.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sch\u00e4tzen Sie die \u00dcberlebenskurve aus Zeit-bis-Ereignis-Daten mit Zensierung. Geben Sie die Beobachtungsdauer und den Ereignisstatus jeder Person ein, und der Rechner liefert die Kaplan-Meier-\u00dcberlebenswahrscheinlichkeiten, S(t) zu einem gew\u00e4hlten Zeitpunkt sowie die mediane \u00dcberlebenszeit.<\/p>\n","protected":false},"author":3168,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[12],"tags":[32],"class_list":["post-3898","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-statistik","tag-deskriptive-statistik"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3898","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3168"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3898"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3898\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3898"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3898"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3898"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}