Exercice en ignorant la censure
Vous organisez une soirée et, à 1 h du matin, les invités se mettent soudainement à danser. Vous souhaitez analyser combien de temps vos invités vont danser et commencez à collecter des données. Problème : vous vous fatiguez et allez vous coucher au bout d’un moment.
Vous obtenez les durées de danse suivantes, censurées à droite, dans dancedat :
nameest le prénom 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 n’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 certaines observations sont censurées. Puis vous vous souvenez de ce cours sur DataCamp et vous corrigez la méthode.
Le package survival est déjà chargé pour vous dans cet exercice.
Cet exercice fait partie du cours
Analyse de survie en R
Instructions
- Estimez la fonction de survie en supposant que toutes les observations censurées sont des observations complètes.
- Estimez la fonction de survie de ce jeu de données avec Kaplan-Meier.
- Tracez la courbe de survie correcte et la courbe erronée ensemble avec
ggsurvplot_combine()et comparez-les. Observez leurs différences.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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 = ___))