| 000 | 05441cab a2200265 a 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 039932 | ||
| 003 | UAHC_CL | ||
| 005 | 20170803124416.0 | ||
| 008 | 050318b xx j 000 1 spa | ||
| 040 |
_aUAHC_CL _cUAHC_CL _dUAHC_CL |
||
| 100 | 1 | _aReyes, Álvaro | |
| 245 | 1 | 0 |
_aComparación de dos tests para curvas de sobrevida procedentes de las distribuciones exponencial y Weibull / _cÁlvaro Reyes, Gabriel Cavada. |
| 500 | _aEn: Rev Chil Salud Pública, 2004; Vol 8 (3): 143-148 | ||
| 500 | _aEn: Rev Chil Salud Pública, 2004; Vol 8 (3): 143-148 | ||
| 520 | _aEl 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. | ||
| 520 | _aEl 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. | ||
| 520 | _aEl 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. | ||
| 650 | 4 | _aDOCIMA DE LOG-RANK | |
| 650 | 4 | _aANALISIS DE SOBREVIDA | |
| 650 | 4 | _aDOCIMA F DE COX | |
| 700 | 1 | _aCavada, Gabriel | |
| 759 | _aPP126 | ||
| 773 | 0 |
_tRevista cultura. _w029900 |
|
| 900 | _aREV. CHIL. SALUD PUBLICA-03/04 | ||
| 942 | _cREVA | ||
| 999 |
_c39932 _d39932 |
||