Estudio del efecto de la imputación de fallas en la estimación de la curva de supervivencia bajo censura a intervalo

Mario César Jaramillo Elorza, CARLOS MARIO LOPERA GÓMEZ

Resumen


La mayoría de los análisis de supervivencia se basan en tiempos de falla exactos y observaciones censuradas
a la derecha, utilizándose métodos ampliamente difundidos como el método de Kaplan-Meier (KM). Cuando
los datos presentan censura a intervalo es necesario utilizar el método de Turnbull para estimar la función de
supervivencia, sin embargo en la práctica se usa con frecuencia la imputación del tiempo de falla en este tipo
de censura a través del punto medio del intervalo (PM), el extremo derecho del intervalo (ED) o generando
un punto aleatorio dentro del mismo a través de la distribución uniforme. Este trabajo estudia a través de
simulación el efecto de los tres tipos de imputación sobre la estimación de la curva de supervivencia en
comparación al método desarrollado por Turnbull. Se analizaron diferentes escenarios de simulación basados
en el tamaño de muestra y el tiempo entre visitas. En todos los escenarios de simulación las funciones
estimadas usando imputación de datos difieren significativamente de la verdadera función de supervivencia
S(t).

Palabras clave


Análisis de Supervivencia; Censura de Intervalo; Imputación de Datos

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DOI: https://doi.org/10.19053/01217488.v8.n1.2017.4261

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