เปรียบเทียบวิธี

	การถดถอยความเสี่ยงสัดส่วนของ Cox แบบย้อนหลัง	การวิเคราะห์ Kaplan-Meier
สาขาวิชา	ระบาดวิทยา	ระบาดวิทยา
ตระกูล	Process / pipeline	Process / pipeline
ปีกำเนิด	1972	1958
ผู้ริเริ่ม	David R. Cox	Edward L. Kaplan and Paul Meier
ประเภท	Semi-parametric survival regression	Nonparametric survival estimator
แหล่งต้นตำรับ	Cox, D. R. (1972). Regression models and life-tables. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 34(2), 187–220.	Kaplan, E. L., & Meier, P. (1958). Nonparametric estimation from incomplete observations. Journal of the American Statistical Association, 53(282), 457–481.
ชื่อเรียกอื่น	Cox PH regression (retrospective), retrospective Cox survival model, retrospective hazard regression, Cox model on historical data	KM analysis, KM estimator, product-limit estimator, Kaplan-Meier curve
ที่เกี่ยวข้อง	5	5
สรุป	Retrospective Cox proportional hazards regression applies Cox's (1972) semi-parametric survival model to time-to-event data extracted from existing records — medical charts, administrative databases, registries, or biobanks. It estimates covariate-adjusted hazard ratios (HRs) without specifying the underlying baseline hazard, making it the dominant analytic tool when the investigator works backward from already-recorded outcomes and exposures.	Kaplan-Meier (KM) analysis is a nonparametric method for estimating the survival function from time-to-event data. Introduced by Kaplan and Meier in 1958, it produces the classic step-function survival curve that shows the probability of surviving beyond each observed event time, correctly accounting for censored observations — participants who left the study or had not yet experienced the event by the end of follow-up. It is one of the most widely used techniques in clinical and epidemiological research.