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Esercizio ignorando la censura

Stai organizzando una festa e all’1 di notte gli invitati iniziano all’improvviso a ballare. Sei curioso di analizzare per quanto tempo balleranno e inizi a raccogliere dati. Il problema è che ti stanchi e dopo un po’ vai a dormire.

Ottieni i seguenti dati con censura a destra sui tempi di ballo, forniti in dancedat:

  • name è il nome del tuo amico.
  • time è il tempo di ballo con censura a destra.
  • obs_end indica se hai osservato la fine del ballo dei tuoi amici (1) oppure se sei andato a dormire prima che smettessero di ballare (0).

La mattina inizi ad analizzare i dati, ma sei stanco e, inizialmente, ignori il fatto che ci siano osservazioni censurate. Poi ti ricordi di questo corso su DataCamp e lo fai nel modo corretto.

Il pacchetto survival è già caricato per te in questo esercizio.

Questo esercizio fa parte del corso

Analisi di sopravvivenza in R

Visualizza corso

Istruzioni dell'esercizio

  • Stima la funzione di sopravvivenza fingendo che tutte le osservazioni censurate siano osservazioni complete.
  • Stima la funzione di sopravvivenza da questo insieme di dati con il metodo di Kaplan-Meier.
  • Rappresenta le curve di sopravvivenza corretta e sbagliata usando ggsurvplot_combine() e confrontale. Nota come differiscono.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# 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 = ___))
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