Comparación de algunos métodos para estimar el modelo de riesgos proporcionales de Cox para datos con censura a intervalo

Abstract

Los datos con censura a intervalo son comunes en varias áreas del conocimiento, tales como: epidemiolo- gía, finanzas, demografía, medicina, entre otras. Ocurren cuando el evento de interés, el tiempo de falla, no se observa exactamente, sino que se encuentra dentro de algún intervalo del tiempo de observación. Con frecuencia en esta situación se realiza una imputación de los datos que no se conocen exactamente. Algunos de los métodos de imputación múltiple propuestos en la literatura son el algoritmo PMDA (Poor Man’s Data Augmentation) y el algoritmo ANDA (Asymptotic Normal Data Augmentation), los cuales per- miten estimar los parámetros del modelo de riesgos proporcionales de Cox utilizando métodos clásicos de estimación. También existen métodos alternativos para realizar estas estimaciones, como el algoritmo ICM (Iterative Convex Minorant) y un enfoque Bayesiano, que no realizan imputación de los datos con censura a intervalo. En este trabajo se realizó una comparación vía simulación del desempeño de los estimadores de los pa- rámetros del modelo de Cox producidos por cada uno de los métodos anteriormente mencionados. Los resultados evidenciaron que en términos generales los métodos ICM y el enfoque Bayesiano presentan va- lores de probabilidad de cobertura más altos y errores cuadráticos medios más bajos, además al aumentar el tamaño de la muestra estos valores mejoran notablemente comparados con los métodos PMDA y ANDA. En estos últimos no se evidenciaron diferencias considerables entre los resultados. Finalmente, se realizó una aplicación con datos reales asociados a un estudio de mastitis en ganado lechero.