Делаю пост, чтобы потом, показывая анализ дожития, всегда ссылаться на него, чтобы каждый раз не пояснять диаграмму.
Сам способ анализа и визуализации взят из клинической медицины и обозначает ровно то, что обозначает — анализ дожития. Как долго пациент прожил.
В нашем случае — я имею ввиду HR — подобный анализ применяется (на Западе, в России такие случаи редки, кроме себя, я знаю только одну компанию, которая готова делать подобный анализ, но не уверен, что у них есть клиенты) в управлении текучестью персонала. Буквально: как долго «живет» персонал компании.
Визуализируется это таким образом

Данная диаграмма показывает (например, поскольку вложить туда можно много чего) текучесть персонала по годам.
На этой диаграмме по оси X показано время (на нашей — в месяцах), по оси Y — вероятность то, что работник «доживет» до этого момента стажа. «1» обозначает, что в момент трудоустройства вероятность ухода равна 0, далее такая вероятность снижается.
Заметно, что работники принятые в 2012 году, уходили из компании чаще: через полтора года от принятых в 2012 году осталось только 10 %, а вот из принятых в 2013- 2014 годах — почти 30 %. По 2015 году линия на отметке 6 месяцев выпрямляется, и это понятно — год еще идет.

Табличная форма анализа приведена ниже. Шкалы обозначают следующее
time — показатель времени, какой промежуток времени прошел от точки начала. У нас такая первая точка — 0, 427. Т.е. машинка говорит, что первая точка анализа — спустя 0, 427 месяцев после трудоустройства работников.

  • n.risk — количество случаев. Или в нашем случаев, количество работников. Т.е. 132 обозначает, что такое количество работников у нас было принято.
  • n.event — количество ивентов, в нашем случае — количество уволившихся за данный период, т.е. из принятых в 2015 году уволились в первые 0, 427 месяцев 2 человека (в медицине, простите за циничность — количество умерших — если мы анализируем какую — либо болезнь)
  • survival — вероятность дожития, т.е. по истечении 0, 427 месяца, у нас вероятность доработать до этого момента 0.985 или 98, 5 % от принятых в 2015 году.
  • остальные шкалы обозначают стандартную ошибку и доверительные интервалы (не буду в этом посте погружаться глубоко)

В чем дополнительный кайф такого исследования? Или преимущество. Обратите внимание, При переходе ко второму временному отрезку (0, 625), у нас количество работающих равно 125, заметили? И это должно быть странным, поскольку в предыдущем периоде у нас было 132 работника, 2 уволились, куда дели еще пятерых???
Никуда не дели, они еще работают. Т.е. на дату исследования пятеро работников отработали в компании менее 0, 625 месяца (анализ можно проводить в днях, если не нравится 0, 625 месяцев) и продолжают работать на сегодня.
Т.е. анализ дожития или анализ выживаемости позволяет принимать к анализу не только «мертвых», но и «живых».
Добавлю только, что мы можем смотреть группы не только по годам, но и по: территориям, подразделениям, уровням позиций и оплаты, гендеру и уровню образования, психологическим типам и еще много чему…

timen.riskn.eventsurvivalstd.errlower95% CIupper95% CI
0.42713220.9850.01060.9641
0.62512520.9690.01520.940.999
0.65812310.9610.0170.9280.995
0.6912120.9450.02010.9070.986
0.78911520.9290.02290.8850.975
0.92110820.9120.02550.8630.963
0.98610310.9030.02670.8520.957
1.01910220.8850.0290.830.944
1.1519610.8760.03010.8190.937
1.2169310.8660.03120.8070.93
1.2829120.8470.03330.7850.915
1.3158710.8380.03430.7730.908
1.3818610.8280.03530.7620.9
1.4478210.8180.03630.750.892
2.0717010.8060.03760.7360.883
2.2686410.7940.03910.7210.874
2.3346310.7810.04040.7060.864
2.5325710.7670.0420.6890.854
2.5645620.740.04470.6570.833
2.6635110.7250.04610.640.822
2.7625020.6960.04860.6070.799
2.7954710.6820.04980.5910.787
2.9264010.6650.05140.5710.773
3.0253710.6470.0530.5510.759
3.2223510.6280.05470.530.745
3.5183010.6070.05670.5060.729
3.6492810.5850.05870.4810.713
3.8142320.5350.06370.4230.675
3.9782110.5090.06550.3960.655
4.3731710.4790.06820.3630.633
5.195810.4190.08180.2860.615
6.049510.3350.09960.1870.6

Источник : edwvb.blogspot.com

Похожая запись