Mit dem Begriff der „Survival-und Ereignisanalyse“ werden statistische Verfahren zur Untersuchung von Zeitintervallen zwischen aufeinander folgenden Ereignissen oder Zustandswechseln bezeichnet. Die von den Untersuchungseinheiten (z.B. Individuen, Haushalten, Organisationen) eingenommenen Zustände sind dabei abzählbar (in der Regel handelt es sich um eine relativ begrenzte Anzahl von Zuständen), und die Ereignisse können zu beliebigen Zeitpunkten eintreten. Beispiele solcher Prozesse sind die Dauern der Arbeitslosigkeit bis zum Beginn einer neuen Erwerbstätigkeit in der Arbeitsmarktforschung; die Zeit in einer beruflichen Tätigkeit bis zu einem sozialen Aufstieg in der sozialen Mobilitätsforschung; die Dauer bis zu einem Umzug an einen anderen Ort in der Migrationsforschung; die Ehedauern bis zur Scheidung in der demographischen Forschung; die Überlebenszeiten von Patienten in medizinischen Studien. Die Statistik bietet heute eine große Zahl von Methoden zur Analyse von Survival-und Ereignisdaten an. Sie reichen von den deskriptiven Verfahren der Survivalanalyse (z. B. Sterbetafel-Methode und Kaplan-Meier-Schätzung), über das semiparametrische Regressionsmodell von Cox, bis zu den parametrischen Verfahren mit und ohne Zeitabhängigkeiten (z. B. dem Exponential-, Piecewise-Constant-, Gompertz(-Makeham)-, Weibull-oder log-logistischen Modell). In jüngster Zeit kommt den Methoden der Ereignisanalyse eine besondere Bedeutung bei der Weiterentwicklung der Kausalanalyse, der Untersuchung von parallelen und interdependenten Prozessen und der Mehrebenenanalyse zu. Diese Aspekte stehen auch im Vordergrund dieses Beitrags.