Упражнение без учёта цензурирования

Вы устраиваете вечеринку, и в час ночи гости неожиданно начинают танцевать. Вам интересно проанализировать, как долго они будут танцевать, и вы начинаете собирать данные. Однако через некоторое время вы устаёте и ложитесь спать.

Вы получаете следующие данные о времени танца с правым цензурированием, записанные в dancedat:

name — имя вашего друга.
time — время танца с правым цензурированием.
obs_end — показывает, наблюдали ли вы конец танца вашего друга (1) или ушли спать раньше, чем он перестал танцевать (0).

Утром вы начинаете анализировать данные, но, будучи уставшим, поначалу игнорируете факт наличия цензурированных наблюдений. Затем вы вспоминаете этот курс на DataCamp и выполняете анализ правильно.

Это упражнение является частью курса

Анализ выживаемости в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Оцените функцию выживаемости, считая все цензурированные наблюдения реальными.
Оцените функцию выживаемости из этого набора данных методом Каплана–Мейера.
Постройте правильную и неправильную кривые выживаемости с помощью ggsurvplot_combine() и сравните их. Обратите внимание на различия между ними.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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 = ___))

Редактировать и запускать код