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Statistik-Glossar

Hazard-Rate

Hazard Rate / Hazard Function / Ausfallrate · Maximilian Fuchs · 24. April 2026 · 5 Min. Lesezeit

Was versteht man unter Hazard-Rate?

Die Hazard-Rate (auch Hazard-Funktion oder Ausfallrate genannt) ist ein zentrales Konzept der Überlebenszeitanalyse (Survival Analysis). Sie beschreibt die momentane Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis – zum Beispiel ein Tod, ein Rückfall oder ein Geräteausfall – im nächsten kleinen Zeitintervall eintritt, gegeben, dass es bis zu diesem Zeitpunkt noch nicht eingetreten ist.

Formal ist die Hazard-Rate definiert als:

Formel: Hazard-Rate

Dabei steht für die Dichtefunktion der Überlebenszeit und für die Überlebensfunktion, also die Wahrscheinlichkeit, den Zeitpunkt zu überleben. Die Hazard-Rate ist keine Wahrscheinlichkeit im klassischen Sinne – sie kann Werte größer als 1 annehmen und beschreibt eher eine Rate (Ereignisse pro Zeiteinheit).

Einfach erklärt: Stell dir vor, du misst, wie gefährlich jeder Moment einer Reise ist – nicht insgesamt, sondern genau jetzt, in dieser Sekunde. Die Hazard-Rate beantwortet die Frage: „Wie groß ist das Risiko, dass das Ereignis gleich passiert, wenn es bisher noch nicht passiert ist?“ Wer bisher überlebt hat, fragt: Wie hoch ist mein Risiko in den nächsten Augenblicken?

Warum ist die Hazard-Rate für statistische Analysen wichtig?

In vielen Forschungsbereichen interessiert man sich nicht nur dafür, ob ein Ereignis eintritt, sondern vor allem wann und mit welchem zeitabhängigen Risiko. Die Hazard-Rate macht dieses zeitliche Risikomuster sichtbar. Typische Anwendungsgebiete sind:

  • Medizin: Überlebenszeiten von Patientinnen und Patienten nach einer Diagnose oder Behandlung
  • Psychologie / Sozialwissenschaften: Dauer bis zum Abbruch einer Therapie oder eines Studienprogramms
  • Ingenieurwesen: Lebensdauer technischer Bauteile (Ausfallanalyse)
  • Wirtschaftswissenschaften: Verweildauer in einem Beschäftigungsverhältnis

Besonders wichtig ist die Hazard-Rate im Rahmen des Cox-Proportional-Hazards-Modells, dem wohl am häufigsten verwendeten Regressionsmodell für Überlebenszeitdaten. Dort werden Einflussvariablen (Kovariaten) direkt auf die Hazard-Rate bezogen, um zu untersuchen, welche Faktoren das Risiko erhöhen oder senken.

Häufiger Fehler: Die Hazard-Rate wird oft mit einer bedingten Wahrscheinlichkeit verwechselt. Sie ist jedoch eine Rate, kein Anteil zwischen 0 und 1. Außerdem beschreibt eine hohe Hazard-Rate nicht zwingend eine hohe absolute Anzahl an Ereignissen – sie hängt immer davon ab, wie viele Personen oder Einheiten noch „at risk“ sind.
Gut zu wissen: Die Hazard-Rate kann im Zeitverlauf konstant (Exponentialverteilung), ansteigend, abfallend oder auch badewannenförmig verlaufen – je nachdem, wie sich das Risiko über die Zeit entwickelt.

Praxisbeispiel zu Hazard-Rate

Eine Forschungsgruppe untersucht, wie lange Patientinnen und Patienten nach einer Krebsoperation rückfallfrei bleiben. Insgesamt werden 200 Personen über fünf Jahre beobachtet. In jedem Jahr wird erfasst, wie viele der noch rückfallfreien Personen einen Rückfall erleiden.

Tabelle 1. Berechnung der Hazard-Rate über fünf Beobachtungsjahre
Jahr Noch rückfallfrei (at risk) Rückfälle im Jahr Hazard-Rate
1 200 20 20 / 200 = 0,10
2 180 25 25 / 180 ≈ 0,14
3 155 18 18 / 155 ≈ 0,12
4 137 12 12 / 137 ≈ 0,09
5 125 8 8 / 125 = 0,06

Die Hazard-Rate steigt im zweiten Jahr an und fällt danach kontinuierlich ab. Das deutet darauf hin, dass das Rückfallrisiko kurz nach der Operation am höchsten ist und mit zunehmender Zeit sinkt – ein für viele Krebserkrankungen typisches Muster. Dieses Wissen hilft dabei, Nachsorgeintervalle gezielt zu planen: Engmaschigere Kontrollen im zweiten Jahr, weniger intensive Überwachung in späteren Jahren.

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