[R-br] Problemas com ajuste de análise de sobrevivência de Weibull

[ASANTOS]

Caros Membros,

               Estou com problemas para ajustar a regressão de 
sobrevivência de Weibull quando tenho a mortalidade total de todos os 
indivíduos do experimento. Quando em ajustes anteriores, eu tinha um 
número x de indivíduos vivos e representava eles com zeros na última 
data de avaliação, os ajustes entre o modelo de Weibull ajustados com a 
função  survreg() do pacote survival e os valores médios obtidos com a 
função survfit (), geralmente ajustavam bem. Porém, agora que tenho a 
mortalidade de todos os indivíduos (censor com somente 1's) e não tenho 
zeros os ajustes ficaram muito ruim, fiz um CRM com dados simulados 
abaixo (tinha 60 indivíduos e todos morreram) para ver se algum membro 
saber me explicar o por que disto,

#Tratamentos
trat<-c("T1","T2")
dados<- data.frame(trat=rep(trat, times=c(30,30)))

#Tempos
temps1<-c(2,2,2,2,2,4,4,6,6,10,10,10,10,10,10,10,10,10,11,13,13,13,13,13,16,18,18,22,22,22)
temps2<-c(2,2,2,2,2,4,4,6,6,6,6,6,10,10,10,10,10,10,10,10,10,11,11,11,11,11,11,11,11,11)
tempo2<-c(temps1,temps2)

#Censor
censor2<-rep(1,60)
#

dados$tempo<-tempo2
dados$censor<-censor2

## Análise de sobrevivência

require(survival)


#Modelo completo

mod.c <- survreg(Surv(dados$tempo,dados$censor)~dados$trat)

#Modelo minimo

mod.m <- survreg(Surv(dados$tempo,dados$censor)~1)

anova(mod.c,mod.m,test="Chisq") ## Existe diferença entre o modelo nulo 
e completo

## Então T1 é diferente de T2 e podem ser representados por curvas 
diferentes


summary(mod.c)


############################### Curvas


## Curvas do modelo
par(cex.lab=1.3,cex.axis=1,lwd=2,mar=c(4.5,4.5,1,1),mex=1.3,family="serif")
y=c(0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1)
x=seq(1:22)

########## T1

curve(exp((-(exp(mod.c$coefficients[1]))^(-1/mod.c$scale))*(x^1/mod.c$scale)),from=1, 
to=22,ylim=c(0,1),xaxt="n",yaxt="n",lty=1,ylab="Sobrevivência")
axis(1,x,lwd=2)
axis(2,y,lwd=2)

########## T2

curve(exp((-(exp(mod.c$coefficients[1]+mod.c$coefficients[2]))^(-1/mod.c$scale))*(x^1/mod.c$scale)),lty=2,add=T)

########################## Valores medios
pontos<-survfit(Surv(dados$tempo,dados$censor)~(dados$trat))
points(pontos[1],pch=1)
points(pontos[2],pch=2)

#END----------------------------------------------------------------------------


Obrigado,

-- 
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Alexandre dos Santos
Proteção Florestal
IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso
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