En: Rev Chil Salud Pública, 2004; Vol 8 (3): 143-148

En: Rev Chil Salud Pública, 2004; Vol 8 (3): 143-148

El objetivo de este estudio es comparar la potencia de las dócimas de Log-Rank y F de Cox como método para contrastar la igualdad de curvas de sobrevida provenientes de las distribuciones Exponencial y Weibull, generando un criterio para decidir entre ambas al momento de planificar una investigación. A través de simulaciones fueron generadas aleatoriamente tres variables denominadas tiempo, censura y gurpo para ambas distribuciones. El parámetro lambda que categoriza a la distribución exponencial fue siempre 1 para el primer grupo y 1; 1,2; 1,4; 1,6; 1,8 y 2 sucesivamente para el segundo grupo. El parámetro alfa de la distribución de Weibull tomó los mismos valores. Para cada caso, fueron generadas 100 simulaciones de tamaño 20 con 25% de censura en cada grupo. Se determinó la proporción de veces en que la hipótesis nula fue rechazada con un porcentaje de error tipo 1 de 5%. En el caso de la distribución de Weibull, el mismo procedimiento se adoptó para valores del parámetro beta de 0,8; 0,9; 1,1; y 1,2. En tiempos de sobrevida con censuras provenientes de la distribución exponencial, la dócima paramétrica F rechaza proporcionalmente un mayor número de veces la hipótesis de nulidad que la dócima no ocurre hasta cuando el grupo dos toma el valor alfa de 1,4. La dócima F es más potente que la dócima de Log-Rank en tiempos de sobrevida provenientes de la distribución exponencial, para la distribución de Weibull la dócima más potente depende del valor del parámetro alfa del grupo dos.

El objetivo de este estudio es comparar la potencia de las dócimas de Log-Rank y F de Cox como método para contrastar la igualdad de curvas de sobrevida provenientes de las distribuciones Exponencial y Weibull, generando un criterio para decidir entre ambas al momento de planificar una investigación. A través de simulaciones fueron generadas aleatoriamente tres variables denominadas tiempo, censura y gurpo para ambas distribuciones. El parámetro lambda que categoriza a la distribución exponencial fue siempre 1 para el primer grupo y 1; 1,2; 1,4; 1,6; 1,8 y 2 sucesivamente para el segundo grupo. El parámetro alfa de la distribución de Weibull tomó los mismos valores. Para cada caso, fueron generadas 100 simulaciones de tamaño 20 con 25% de censura en cada grupo. Se determinó la proporción de veces en que la hipótesis nula fue rechazada con un porcentaje de error tipo 1 de 5%. En el caso de la distribución de Weibull, el mismo procedimiento se adoptó para valores del parámetro beta de 0,8; 0,9; 1,1; y 1,2. En tiempos de sobrevida con censuras provenientes de la distribución exponencial, la dócima paramétrica F rechaza proporcionalmente un mayor número de veces la hipótesis de nulidad que la dócima no ocurre hasta cuando el grupo dos toma el valor alfa de 1,4. La dócima F es más potente que la dócima de Log-Rank en tiempos de sobrevida provenientes de la distribución exponencial, para la distribución de Weibull la dócima más potente depende del valor del parámetro alfa del grupo dos.

El objetivo de este estudio es comparar la potencia de las dÛcimas de Log-Rank y F de Cox como mÈtodo para contrastar la igualdad de curvas de sobrevida provenientes de las distribuciones Exponencial y Weibull, generando un criterio para decidir entre ambas al momento de planificar una investigaciÛn. A travÈs de simulaciones fueron generadas aleatoriamente tres variables denominadas tiempo, censura y gurpo para ambas distribuciones. El par·metro lambda que categoriza a la distribuciÛn exponencial fue siempre 1 para el primer grupo y 1; 1,2; 1,4; 1,6; 1,8 y 2 sucesivamente para el segundo grupo. El par·metro alfa de la distribuciÛn de Weibull tomÛ los mismos valores. Para cada caso, fueron generadas 100 simulaciones de tamaÒo 20 con 25% de censura en cada grupo. Se determinÛ la proporciÛn de veces en que la hipÛtesis nula fue rechazada con un porcentaje de error tipo 1 de 5%. En el caso de la distribuciÛn de Weibull, el mismo procedimiento se adoptÛ para valores del par·metro beta de 0,8; 0,9; 1,1; y 1,2. En tiempos de sobrevida con censuras provenientes de la distribuciÛn exponencial, la dÛcima paramÈtrica F rechaza proporcionalmente un mayor número de veces la hipÛtesis de nulidad que la dÛcima no ocurre hasta cuando el grupo dos toma el valor alfa de 1,4. La dÛcima F es m·s potente que la dÛcima de Log-Rank en tiempos de sobrevida provenientes de la distribuciÛn exponencial, para la distribuciÛn de Weibull la dÛcima m·s potente depende del valor del par·metro alfa del grupo dos.