Cvičení ignorující cenzorování

Pořádáš večírek a ve 1 hodinu ráno se hosté náhle roztančí. Zajímá tě, jak dlouho budou tančit, a začneš sbírat data. Jenže časem tě přemůže únava a jdeš spát.

Získal/a jsi následující data o době tančení s pravostranným cenzorováním, uložená v dancedat:

name je jméno tvého přítele či přítelkyně.
time je pravostranně cenzorovaná doba tančení.
obs_end udává, zda jsi byl/a přítomen/přítomna až do konce tance (1), nebo jsi šel/šla spát dříve, než přestal/a tančit (0).

Ráno se pustíš do analýzy dat, ale jsi unavený/unavená a zpočátku přehlédneš, že máš v datech cenzorovaná pozorování. Pak si vzpomeneš na tento kurz na DataCampu a uděláš to správně.

Balíček survival je v tomto cvičení již načtený.

Toto cvičení je součástí kurzu

Survival Analysis in R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Odhadni funkci přežití tak, jako by všechna cenzorovaná pozorování byla skutečná (nekenzorovaná).
Odhadni funkci přežití z tohoto datasetu pomocí Kaplan-Meierovy metody.
Vykresli správnou a nesprávnou křivku přežití pomocí ggsurvplot_combine() a porovnej je. Všimni si, v čem se liší.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Create dancedat data
dancedat <- data.frame(
  name = c("Chris", "Martin", "Conny", "Desi", "Reni", "Phil", 
    "Flo", "Andrea", "Isaac", "Dayra", "Caspar"),
  time = c(20, 2, 14, 22, 3, 7, 4, 15, 25, 17, 12),
  obs_end = c(1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0))

# Estimate the survivor function pretending that all censored observations are actual observations.
km_wrong <- survfit(___(time) ~ 1, data = dancedat)

# Estimate the survivor function from this dataset via kaplan-meier.
km <- survfit(___(___, ___) ~ ___, data = dancedat)

# Plot the two and compare
ggsurvplot_combine(list(correct = ___, wrong = ___))

Upravit a spustit kód