Bài tập bỏ qua kiểm duyệt
Bạn tổ chức một bữa tiệc và đến 1 giờ sáng thì khách bắt đầu nhảy. Bạn tò mò muốn phân tích xem khách sẽ nhảy trong bao lâu và bắt đầu thu thập dữ liệu. Vấn đề là bạn mệt và đi ngủ sau một lúc.
Bạn thu được dữ liệu thời gian nhảy bị kiểm duyệt phải như sau trong dancedat:
namelà tên của bạn bè bạn.timelà thời gian nhảy bị kiểm duyệt phải.obs_endcho biết bạn có quan sát được lúc bạn của bạn dừng nhảy (1) hay bạn đã đi ngủ trước khi họ dừng (0).
Sáng hôm sau bạn bắt đầu phân tích dữ liệu, nhưng vì vẫn mệt nên ban đầu bạn bỏ qua thực tế là có các quan sát bị kiểm duyệt. Sau đó bạn nhớ đến khóa học này trên DataCamp và làm cho đúng.
Gói survival đã được nạp sẵn cho bạn trong bài tập này.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích Sống sót trong R
Hướng dẫn bài tập
- Ước tính hàm sống sót giả định rằng tất cả các quan sát bị kiểm duyệt đều là quan sát thực.
- Ước tính hàm sống sót từ bộ dữ liệu này bằng Kaplan–Meier.
- Vẽ cả đường cong sống sót đúng và sai bằng
ggsurvplot_combine()và so sánh chúng. Hãy để ý chúng khác nhau như thế nào.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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 = ___))