잠재 위험 메커니즘으로 보는 생존 분석: 개별 위험과 집합적 해석의 재고

본 논문은 생존 분석에서 흔히 발생하는 “개별 위험 ↔ 인구 수준 위험” 해석 모호성을 근본적으로 해결하고자 한다. 서론에서는 위험·생존 함수가 엄밀히는 인구 수준 통계량임에도 불구하고, 실무에서는 이를 개인 수준 위험으로 오용하는 사례가 빈번함을 지적한다. 특히 관측된 공변량 X만으로는 개인의 잠재 위험 메커니즘을 완전히 설명할 수 없으며, 이는 데이터가 각 개인당 하나의 사건 시간(또는 검열 시간)만을 제공하는 구조적 제약에서 비롯된다고 주장한다. 이를 위해 저자는 “잠재 위험 메커니즘” Θ를 새로운 기본 단위로 도입한다. Θ는 측정 불가능한 개별 특성을 포함하는 확률 변수이며, 매핑 H에 의해 구체적인 위험 함수 hθ(t)와 생존 함수 Sθ(t)를 생성한다. 공변량 X는 Θ에 대한 부분적인 정보만을 제공하므로, 실제 관측되는 생존 데이터는 Θ의 전체 분포가 아니라 Θ에 대한 조건부 평균, 즉 S(t|X)=EΘ|X