Exercice en ignorant la censure
Vous organisez une fête et, à 1 h du matin, vos invité·e·s se mettent soudainement à danser. Vous voulez analyser pendant combien de temps vos invité·e·s vont danser et commencez à recueillir des données. Le problème, c'est que vous vous fatiguez et allez vous coucher après un moment.
Vous obtenez les durées de danse suivantes censurées à droite dans dancedat :
nameest le nom de votre ami·e.timeest la durée de danse censurée à droite.obs_endindique si vous avez observé la fin de la danse de vos ami·e·s (1) ou si vous vous êtes endormi·e avant qu'ils et elles arrêtent de danser (0).
Vous commencez l'analyse des données le matin, mais vous êtes fatigué·e et, au début, vous ignorez le fait que vous avez des observations censurées. Puis vous vous souvenez de ce cours sur DataCamp et vous le faites correctement.
Le paquet survival est déjà chargé pour vous dans cet exercice.
Cette activité fait partie du cours
Analyse de survie avec R
Instructions de l’exercice
- Estimez la fonction de survie en supposant que toutes les observations censurées sont de véritables observations.
- Estimez la fonction de survie pour cet ensemble de données avec Kaplan-Meier.
- Tracez les deux courbes de survie (correcte et erronée) à l'aide de
ggsurvplot_combine()et comparez-les. Observez en quoi elles diffèrent.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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 = ___))