Bom dia André, Tem como fazer sim, primeiro ajuste um modelo nulo km0 <- survfit(Surv(tempo,status) ~ 1) e depois compare anova(km, km0, test="Chi") Se for significativo, os dois grupos são diferentes, Espero ter ajudado, -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos@cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 ====================================================================== On 05/06/2015 07:15, Andre Oliveira wrote:
Pessoal, este é um exemplo fictício apenas para exemplificação!
require(survival) tempo <- c(1, 18, 21, 21, 22, 29, 29, 35, 37, 39, 40, 50, 52, 54, 60, 80, 80, 81, 83, 84, 8) status <- c(1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0) grupos=c("A","F","F","F","M","A","M","A","M","F","M","A","M","F","F","F","M","F","M","F","A") km <- survfit(Surv(tempo,status) ~ grupos) # Estratificação summary(km) plot(km) survdiff(Surv(tempo, status)~grupos, rho = 1) # Teste Peto
A 10% as curvas diferem, mas como comparar as curvas 2 a 2 para ver tais diferenças? A survival faz isto?
André Oliveira Souza.
Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES
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