Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
¿Los pacientes que toman el nuevo fármaco sobreviven más que los demás? ¿Con qué rapidez encuentra la gente un nuevo trabajo tras quedarse en paro? ¿Qué puedo hacer para que mis amigos no se bajen de la pista en mi fiesta? Todas estas preguntas requieren analizar datos de tiempo hasta el evento, para lo cual usamos métodos estadísticos específicos. Este curso presenta los conceptos básicos del análisis de datos de tiempo hasta el evento, también llamado análisis de supervivencia. Aprende a trabajar con datos de tiempo hasta el evento y a calcular, visualizar e interpretar curvas de supervivencia, así como modelos de Weibull y de Cox.
Requisitos previos
Programa de formación
Esquema del curso
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¿Qué es el análisis de supervivencia?
En el primer capítulo, presentamos el concepto de análisis de supervivencia, explicamos por qué es importante y ofrecemos una breve introducción a la teoría detrás de las curvas de supervivencia. Comentamos por qué se necesitan métodos específicos cuando trabajas con datos de tiempo hasta el evento e introducimos el concepto de censura. También vemos cómo describir la distribución del tiempo transcurrido hasta que ocurre un evento.
- El término "análisis de supervivencia"50 XP
- Presentación del conjunto de datos GBSG2100 XP
- ¿Qué cubrirá este curso?50 XP
- ¿Por qué aprender métodos de supervivencia?50 XP
- Profundizando en el conjunto de datos GBSG2 1100 XP
- Usar la función Surv() con GBSG2100 XP
- El conjunto de datos UnempDur100 XP
- Medidas utilizadas en el análisis de supervivencia50 XP
- Interpretar una curva de supervivencia I50 XP
- Interpretar una curva de supervivencia II50 XP
- Interpretar una curva de supervivencia III50 XP
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Estimación de curvas de supervivencia
En este capítulo, veremos distintos métodos para estimar curvas de supervivencia. Hablaremos del estimador de Kaplan-Meier y del modelo de Weibull como herramientas para estimar curvas de supervivencia y aprenderemos a comunicar esos resultados mediante visualizaciones.
3
El modelo de Weibull
En este capítulo, aprenderemos a estimar y visualizar un modelo de Weibull para estudiar los efectos de las covariables sobre el resultado de tiempo hasta el evento.
4
El modelo de Cox
En el último capítulo, aprenderemos a calcular e interpretar modelos de Cox para entender por qué son útiles y en qué se diferencian de los modelos de Weibull.
R
Análisis de supervivencia en R
Curso
completado
