Title: Contrastes de bondad de ajuste para datos censurados por intervalo
University that offers the project: University of Vigo
Director: de Uña Álvarez, Jacobo
Summary:
Los datos censurados por intervalo aparecen recurrentemente en campos como el Análisis de Supervivencia, la Fiabilidad Industrial y la Epidemiología. Con este tipo de datos se conoce únicamente que el evento de interés ha tenido lugar entre dos fechas del calendario, pero no su momento exacto. De esta manera, en lugar del tiempo de evento X de interés se observa un intervalo (L,R) tal que L<X<R. Véase Sun (2006).
Un caso particular de datos censurados por intervalo son los current status data, también conocidos por interval censoring type 1. Estos datos surgen cuando el proceso se inspecciona cierto tiempo C después del momento inicial y sólo se conoce si el evento ha ocurrido antes de ese instante (en cuyo caso X<C, censura por la izquierda) o no (X>C, censura por la derecha). Es decir, los intervalos (L,R) son tales que L=0 (y R=C) o bien R=∞ (y L=C). Ejemplos de estudios que dan lugar a current status data se dan en experimentos con ratones en los que se registra la presencia o ausencia de tumor en la fecha de sacrificio, o estudios clínicos donde el interés está en la presencia o ausencia de complicaciones postoperatorias en la fecha de control.
En este trabajo se revisarán distintos métodos para contrastar formalmente la bondad de ajuste de un modelo paramétrico dado (exponencial, Weibull, lognormal…) a partir de datos censurados por intervalo, prestando especial atención a los current status data. Los métodos serán estudiados comparativamente mediante simulaciones, y serán aplicados al análisis de datos reales.
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