生存時間分析は、イベントが起きるまでの時間を用いた分析手法です。医療分野において多用され、異なる治療法や薬剤による生存と死亡、術後治療による再発の有無、入院から退院の分析などの適用例があります。工学分野においては、製品の故障の有無、異常の有無などを分析する例があります。

例えば、2つの治療法によって、患者の死亡に差が認められるかどうか、影響を与える要因が何か、どの程度の影響があるかなどを分析することができます。

分析に必要なデータは、イベントが起きるまでの時間の長さやイベントの有無を表す変数、独立変数や共変量です。

独立変数を1つだけ用いる場合、カプラン・マイヤー法がよく使用されます。この分析手法は、要因にあたる変数を1つしか用いませんので、単変量の解析に該当します。例えば、患者の年齢・性別・体重などのその他の要因（共変量）の影響を考慮に入れることができません。

そこで、比例ハザードモデル（Cox回帰分析）を用いると、複数の共変量を用いた分析を行うことができ、患者の背景因子を制御した影響の大きさを調べることができます。複数の変数に基づくこの分析手法は、多変量解析に該当します。

IBM SPSS Statisticsで、カプラン・マイヤー法や比例ハザードモデル（Cox回帰分析）に対応するのはAdvanced Statisticsのオプションです。Baseのみではこれらの分析手法を使用することはできません。