Exercițiu care ignoră cenzurarea

Organizezi o petrecere și, la ora 1 noaptea, invitații încep brusc să danseze. Ești curios/curioasă să analizezi cât timp vor dansa și începi să colectezi date. Problema e că obosești și te culci după un timp.

Obții următoarele date despre timpii de dans, cu cenzurare la dreapta, stocate în dancedat:

name este numele prietenului/prietenei tale.
time este timpul de dans cenzurat la dreapta.
obs_end indică dacă ai observat sfârșitul dansului prietenului/prietenei tale (1) sau dacă te-ai culcat înainte ca acesta/aceasta să se oprească din dansat (0).

Începi să analizezi datele dimineața, dar ești obosit/obosită și, la început, ignori faptul că ai observații cenzurate. Apoi îți amintești de acest curs de pe DataCamp și faci analiza corect.

Pachetul survival este deja încărcat în acest exercițiu.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza de supraviețuire în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Estimează funcția de supraviețuire presupunând că toate observațiile cenzurate sunt observații reale.
Estimează funcția de supraviețuire din acest set de date folosind metoda Kaplan-Meier.
Reprezintă grafic cele două curbe de supraviețuire – corectă și incorectă – folosind ggsurvplot_combine() și compară-le. Observă cum diferă una de cealaltă.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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 = ___))

Editează și rulează codul