@article{Elorza_Lopera Gómez_2017, title={Estudio del efecto de la imputación de fallas en la estimación de la curva de supervivencia bajo censura a intervalo / Study of the effect of failure imputation in estimating the survival curve under interval censoring}, volume={8}, url={https://revistas.uptc.edu.co/index.php/ciencia_en_desarrollo/article/view/4261}, DOI={10.19053/01217488.v8.n1.2017.4261}, abstractNote={La mayoría de los análisis de supervivencia se basan en tiempos de falla exactos y observaciones censuradas<br />a la derecha, utilizándose métodos ampliamente difundidos como el método de Kaplan-Meier (KM). Cuando<br />los datos presentan censura a intervalo es necesario utilizar el método de Turnbull para estimar la función de<br />supervivencia, sin embargo en la práctica se usa con frecuencia la imputación del tiempo de falla en este tipo<br />de censura a través del punto medio del intervalo (PM), el extremo derecho del intervalo (ED) o generando<br />un punto aleatorio dentro del mismo a través de la distribución uniforme. Este trabajo estudia a través de<br />simulación el efecto de los tres tipos de imputación sobre la estimación de la curva de supervivencia en<br />comparación al método desarrollado por Turnbull. Se analizaron diferentes escenarios de simulación basados<br />en el tamaño de muestra y el tiempo entre visitas. En todos los escenarios de simulación las funciones<br />estimadas usando imputación de datos difieren significativamente de la verdadera función de supervivencia<br />S(t).}, number={1}, journal={Ciencia en Desarrollo}, author={Elorza, Mario César Jaramillo and Lopera Gómez, Carlos Mario}, year={2017}, month={may}, pages={21–28} }