Étrange incohérence entre JMP (SAS) et R dans l'estimation du temps de survie médianSalut à tous,
Je suis tombé sur l'étrange incohérence suivante entre R et JMP (ou SAS) dans l'estimation du temps de survie médian.
Je comprends que l'EC peut être différent en raison de différentes façons de le faire, mais je ne m'attendais pas à ce que l'estimation du point de survie médian puisse être différente. Est-ce que quelqu'un ici connaît la raison technique réelle? J'ai essayé de comprendre, mais je n'ai pas eu de chance.
Pour le jeu de données simple suivant (événement = 1 signifie la mort, 0 signifie la censure),
temps | un événement | trt |
116 | 1 | 0 |
116 | 0 | 0 |
110 | 1 | 0 |
116 | 1 | 0 |
116 | 1 | 0 |
110 | 1 | 0 |
116 | 1 | 0 |
116 | 1 | 0 |
150 | 0 | 1 |
150 | 1 | 1 |
138 | 1 | 1 |
138 | 1 | 1 |
150 | 0 | 1 |
150 | 0 | 1 |
150 | 0 | 1 |
138 | 1 | 1 |
JMP ne peut fournir une estimation du temps de survie médian pour trt = 1 groupe alors que R le peut.
Sortie JMP: (JMP 12.1, utilisez analyse -> fiabilité et survie -> survie, Y = temps, regroupement = trt, cencor = événement, code de censure = 0)
| Groupe | Temps médian | ... |
| 0 | 116 | ... |
| 1 | . | ... |
Sortie R: (code: bibliothèque (survie); summary (survit (Surv (heure, événement) ~ trt, data = data)) $ table )
| | ... | médian | ... |
| trt = 0 | ... | 116 | ... |
| trt = 1 | ... | 150 | ... |
Merci d'avance à tous!
Re: Étrange incohérence entre JMP (SAS) et R dans l'estimation du temps de survie médianMerci beaucoup pour l'explication! Ça a du sens!
Maintenant, je dois voir si je peux trouver une formule ou quelque chose qui donne une définition claire dans SAS vs R, car je dois laisser R afficher le résultat SAS.
Merci encore!
Meilleur,
Yan
Re: Étrange incohérence entre JMP (SAS) et R dans l'estimation du temps de survie médianJe pense que ce qui se passe, c'est qu'il y a trop d'observations censurées à droite pour définir la médiane. Pour les 8 observations du groupe trt = 1, 3 sont des échecs à t = 138, 1 est un échec à t = 150 et la moitié (4) d'entre elles sont censurées à droite à t = 150. La médiane de 8 valeurs étant la moyenne des 4ème et 5ème valeurs, il faudrait en moyenne 150 et une valeur (inconnue) supérieure à 150. En conséquence, la plateforme Survival signale une valeur manquante pour le temps médian.
Quant à savoir pourquoi R donne une valeur, je ne peux que spéculer, mais je suppose que puisque la 4ème valeur ordonnée n’est pas censurée et que la 4ème observation sur 8 correspond au quantile 0,50, R indique la valeur de la 4ème observation sous la forme temps de survie médian. Notez que si vous modifiez une autre observation t = 150 (rangée 10) pour qu'elle soit censurée à droite, R indique que la médiane pour trt = 1 est manquante (NA).
J'espère que cela t'aides,
Michael
