thr3ads.net - R help es - [R-es] Survival [Oct 2011]

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Marcuzzi, Javier Rubén

2011-Oct-06 15:00 UTC

[R-es] Survival

Hola a todos:

Estoy comenzando a utilizar la librería survival, mi experiencia al respecto es
nula.

El material que leo y los ejemplos son entendibles, pero tengo una duda respecto
a como preparar mis datos antes de utilizar la librería.

Mis datos (los cuales yo mido a campo y puedo escribirlos en la base de datos,
planilla de cálculo, como yo quiera) son el seguimiento a lo largo del tiempo de
ciertas cosas que van pasando.
Básicamente tengo el individuo, la fecha de inicio del protocolo, cuatro o cinco
tratamientos, y el resultado (si o no). Cabe aclarar que el resultado puede ser
al primer tratamiento, segundo tratamiento, al producirse el resultado no se
realiza el siguiente tratamiento (no enveneno a nadie, pero es comparable, si
está muerto no doy más veneno). También conozco la fecha de nacimiento, podía
tener la edad a cada tiempo.

Mi duda es porque leo los ejemplos y los datos ya están acomodados, o muy
próximo a lo necesario para el procesamiento del modelo en R. No se a ustedes,
pero para a mi muchas veces es más el tiempo que me lleva acomodar los datos
(dentro o fuera de R) que el que me lleva pensar y hacer el modelo estadístico.

Lo que yo pensé es almacenar los registros de una forma muy sencilla, las
columnas serían las siguientes:

Individuo, fecha, lo que paso.

Y en la columna “lo que paso” usar palabras como, “nacimiento”, “inicio de
protocolo”, “tratamiento”, “resultado”.

Quedaría algo como (las fechas son cualquiera)

javier    17/11/00    nacimiento
javier    27/12/01    inicio protocolo
javier    08/03/02    tratamiento   
javier    20/09/03    tratamiento
javier    30/04/04    resultado

Mirando ejemplos, las columnas preparadas son serían algo como:
individuo    fecha tratamiento    resultado

O 
Individuo     entre fechas        resultados

La libreria survival tiene el siguiente ejemplo:
fit <- coxph(Surv(time1, time2, status) ~ age + creatinine, data=mydata)

subject    time1    time2    status    age    creatinine . . .
1             0             15         0         25         1.3
1             15           46         0         25         1.5
1             46           73         0         25         1.4

Yo no puedo contemplar esa forma porque mis datos no tienen un “entre tal y tal
fecha”. (me es muy importante conocer si fue al día 22 o 23, por ejemplo)
Serían algo como:

subject    time     status ( status es si o no para la fecha o día time).

Necesitaría algo de información como para leer un poco más o comentarios de
experiencia de algunos de ustedes sobre survival y R. Principalmente a como ir
preparando los registros para ser eficiente y no perder tiempo, llevo más de
5000 renglones pasados y no me gustaría tener que rehacer mi trabajo por
almacenar de forma incorrecta la información. Tengo dudas sobre como preparar
los registros para importar y/o procesar en R antes de escribir el modelo para
la librería Survival.



	[[alternative HTML version deleted]]

Carlos Ortega

2011-Oct-06 21:55 UTC

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[R-es] Survival

Hola,

Empiezo por la parte que puede ser más fácil y es sobre algún libro que
trate este tema pero aplicado a R. De lo más asequible, actualizado que
conozco te recomendaría especialmente este libro:

http://www.amazon.com/Handbook-Statistical-Analyses-Using-Second/dp/1420079336/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1317934799&sr=1-1

Y sobre el detalle de la organización de los datos, efectivamente como has
visto en los ejemplos, se organizan de manera que los detalles de un
individuo aparecen en una fila. En este tipo de modelos lo que monitoriza es
el tiempo de supervivencia (lo que comentas como "entre fechas") y el
resto
de columnas suelen ser variables categóricas (tratamiento, sexo, etc) que
sirven para contrastar si los tiempos de supervivencia están o no
relacionados con estas variables.

Pero como en tu caso, quieres mantener las fechas de diferentes hitos
(nacimiento, tratamiento, etc), las puedes mantener en las primeras columnas
de la tabla:

Individuo Nacimiento Inicio_Protocolo Resultado
Javier     17/11/00    27/12/01          30/04/04
Otro       20/10/00    16/09/01          25/03/03
....

Como no sé muy bien el significado de los eventos "Tratamiento" no los
he
puesto, pero vaya si los quieres mantener serían columnas adicionales.

Sobre esta tabla, el ampliarla para conseguir el
"Tiempo_Supervivencia" es
inmediato (resta de fechas de las columnas "Resultado" y
"Nacimiento").  Además
del "Tiempo_Supervivencia" puedes llegar a analizar si el
"Tiempo_hasta_inicio_tratamiento" o el
"Tiempo_en_tratamiento" tiene o no
efecto en los tiempos de supervivencia. Estas otras variables derivadas
vuelven a ser de cálculo inmediato (resta de columnas con fechas).

Hacer esto mismo sobre la estructura que tienes :

javier    17/11/00    nacimiento
javier    27/12/01    inicio protocolo
javier    08/03/02    tratamiento
javier    20/09/03    tratamiento
javier    30/04/04    resultado

es algo bastante más complicado (pero factible).

Si ya tienes pasadas 5000 líneas en tu tabla, de esa otra forma, la forma de
construir la nueva estructura puede hacerse en R con un blucle o con un par
de manipulaciones en Excel...

Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es


2011/10/6 Marcuzzi, Javier Rubén <javier.ruben.marcuzzi@gmail.com>
> Hola a todos:
>
> Estoy comenzando a utilizar la librería survival, mi experiencia al
> respecto es nula.
>
> El material que leo y los ejemplos son entendibles, pero tengo una duda
> respecto a como preparar mis datos antes de utilizar la librería.
>
> Mis datos (los cuales yo mido a campo y puedo escribirlos en la base de
> datos, planilla de cálculo, como yo quiera) son el seguimiento a lo largo
> del tiempo de ciertas cosas que van pasando.
> Básicamente tengo el individuo, la fecha de inicio del protocolo, cuatro o
> cinco tratamientos, y el resultado (si o no). Cabe aclarar que el resultado
> puede ser al primer tratamiento, segundo tratamiento, al producirse el
> resultado no se realiza el siguiente tratamiento (no enveneno a nadie, pero
> es comparable, si está muerto no doy más veneno). También conozco la fecha
> de nacimiento, podía tener la edad a cada tiempo.
>
> Mi duda es porque leo los ejemplos y los datos ya están acomodados, o muy
> próximo a lo necesario para el procesamiento del modelo en R. No se a
> ustedes, pero para a mi muchas veces es más el tiempo que me lleva acomodar
> los datos (dentro o fuera de R) que el que me lleva pensar y hacer el
modelo
> estadístico.
>
> Lo que yo pensé es almacenar los registros de una forma muy sencilla, las
> columnas serían las siguientes:
>
> Individuo, fecha, lo que paso.
>
> Y en la columna “lo que paso” usar palabras como, “nacimiento”, “inicio de
> protocolo”, “tratamiento”, “resultado”.
>
> Quedaría algo como (las fechas son cualquiera)
>
> javier    17/11/00    nacimiento
> javier    27/12/01    inicio protocolo
> javier    08/03/02    tratamiento
> javier    20/09/03    tratamiento
> javier    30/04/04    resultado
>
> Mirando ejemplos, las columnas preparadas son serían algo como:
> individuo    fecha tratamiento    resultado
>
> O
> Individuo     entre fechas        resultados
>
> La libreria survival tiene el siguiente ejemplo:
> fit <- coxph(Surv(time1, time2, status) ~ age + creatinine, data=mydata)
>
> subject    time1    time2    status    age    creatinine . . .
> 1             0             15         0         25         1.3
> 1             15           46         0         25         1.5
> 1             46           73         0         25         1.4
>
> Yo no puedo contemplar esa forma porque mis datos no tienen un “entre tal y
> tal fecha”. (me es muy importante conocer si fue al día 22 o 23, por
> ejemplo)
> Serían algo como:
>
> subject    time     status ( status es si o no para la fecha o día time).
>
> Necesitaría algo de información como para leer un poco más o comentarios de
> experiencia de algunos de ustedes sobre survival y R. Principalmente a como
> ir preparando los registros para ser eficiente y no perder tiempo, llevo
más
> de 5000 renglones pasados y no me gustaría tener que rehacer mi trabajo por
> almacenar de forma incorrecta la información. Tengo dudas sobre como
> preparar los registros para importar y/o procesar en R antes de escribir el
> modelo para la librería Survival.
>
>
>
>        [[alternative HTML version deleted]]
>
>
> _______________________________________________
> R-help-es mailing list
> R-help-es@r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>
>
	[[alternative HTML version deleted]]

Marcuzzi, Javier Rubén

2011-Oct-09 19:33 UTC

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[R-es] Survival

Gracias por sus comentarios:

(nunca se si lo envío a toda la lista, al respecto me equivoque mil veces)

El libro:
Modeling survival data: extending the Cox model
Terry M. Therneau, Patricia M. Grambsch
No está a mi alcance, y es muy difícil de comprar (ahora en Argentina hasta 
hay problemas para importar Biblias, burocracias políticas, mi mamá tiene 
librería).

El libro;
A Handbook of Statistical Analyses Using R, Second Edition [Paperback]
Brian S. Everitt (Author), Torsten Hothorn (Author)
Por suerte sí está a mi alcance, pude leer el capitulo correspondiente.

Dentro de sus recomendaciones leí biograph y pensaba "en que lío me habré 
metido". Pero creo que podre salir a flote, no busco un análisis muy 
complicado, en primera instancia el tratamiento depende del anterior pero 
siempre es el mismo. Cuándo pensé en Survival también pensaba en Cox, hay 
otras formas pero no estoy realizando algo para estadísticos, el resultado 
final es "en porcentaje", es: esto (tratamiento) es un x % y por cada
día
los % (si o no) varían de la siguiente forma. Yo soy veterinario, esto es 
sobre veterinaria a campo y con vacas, mi jefe me dijo, ni idea de eso pero 
que se entienda.

Por lo cuán la salida de un gráfico con las líneas a lo largo del tiempo, es 
lo que se necesita por un lado, y por el otro es: de estos dos tratamientos, 
este explica en un 10% y este en un 5%, ese punto me falta estudiar, tengo 
dudas (desconocimiento) sobre sobre las salidas de resultados por parte de R 
(tengo que estudiarlo y aprenderlo). Creo que es correcto pensar en la 
librería survival porque el tratamiento es siempre igual, es a lo largo del 
tiempo (repeticiones) y el resultado es si o no (cambia el número de 
repeticiones y días).

Gracias a los tres por sus aportes, intentaré y cualquier cosa consulto 
nuevamente al conocimiento y experiencia de ustedes.

Javier



-----Mensaje original----- 
From: Ivonne Pacheco
Sent: Friday, October 07, 2011 7:26 AM
To: Marcuzzi, Javier Rubén
Subject: Re: [R-es] Survival

Hola Javier,

Tuve mas o menos los mismos inconvenientes para preparar los datos y
utilizar survival, pero este libro me ayudó mucho:

Modeling survival data: extending the Cox model
Terry M. Therneau, Patricia M. Grambsch

En el capítulo 8 tiene un apartado donde explica cómo deben estar
preparados los datos para cada tipo de modelo.

Espero te sirva.

Un saludo,

****  Ivonne Pacheco García  ****



El día 6 de octubre de 2011 17:00, Marcuzzi, Javier Rubén
<javier.ruben.marcuzzi en gmail.com> escribió:> Hola a todos:
>
> Estoy comenzando a utilizar la librería survival, mi experiencia al 
> respecto es nula.
>
> El material que leo y los ejemplos son entendibles, pero tengo una duda 
> respecto a como preparar mis datos antes de utilizar la librería.
>
> Mis datos (los cuales yo mido a campo y puedo escribirlos en la base de 
> datos, planilla de cálculo, como yo quiera) son el seguimiento a lo largo 
> del tiempo de ciertas cosas que van pasando.
> Básicamente tengo el individuo, la fecha de inicio del protocolo, cuatro o 
> cinco tratamientos, y el resultado (si o no). Cabe aclarar que el 
> resultado puede ser al primer tratamiento, segundo tratamiento, al 
> producirse el resultado no se realiza el siguiente tratamiento (no 
> enveneno a nadie, pero es comparable, si está muerto no doy más veneno). 
> También conozco la fecha de nacimiento, podía tener la edad a cada tiempo.
>
> Mi duda es porque leo los ejemplos y los datos ya están acomodados, o muy 
> próximo a lo necesario para el procesamiento del modelo en R. No se a 
> ustedes, pero para a mi muchas veces es más el tiempo que me lleva 
> acomodar los datos (dentro o fuera de R) que el que me lleva pensar y 
> hacer el modelo estadístico.
>
> Lo que yo pensé es almacenar los registros de una forma muy sencilla, las 
> columnas serían las siguientes:
>
> Individuo, fecha, lo que paso.
>
> Y en la columna ?lo que paso? usar palabras como, ?nacimiento?, ?inicio de 
> protocolo?, ?tratamiento?, ?resultado?.
>
> Quedaría algo como (las fechas son cualquiera)
>
> javier    17/11/00    nacimiento
> javier    27/12/01    inicio protocolo
> javier    08/03/02    tratamiento
> javier    20/09/03    tratamiento
> javier    30/04/04    resultado
>
> Mirando ejemplos, las columnas preparadas son serían algo como:
> individuo    fecha tratamiento    resultado
>
> O
> Individuo     entre fechas        resultados
>
> La libreria survival tiene el siguiente ejemplo:
> fit <- coxph(Surv(time1, time2, status) ~ age + creatinine, data=mydata)
>
> subject    time1    time2    status    age    creatinine . . .
> 1             0             15         0         25         1.3
> 1             15           46         0         25         1.5
> 1             46           73         0         25         1.4
>
> Yo no puedo contemplar esa forma porque mis datos no tienen un ?entre tal 
> y tal fecha?. (me es muy importante conocer si fue al día 22 o 23, por 
> ejemplo)
> Serían algo como:
>
> subject    time     status ( status es si o no para la fecha o día time).
>
> Necesitaría algo de información como para leer un poco más o comentarios 
> de experiencia de algunos de ustedes sobre survival y R. Principalmente a 
> como ir preparando los registros para ser eficiente y no perder tiempo, 
> llevo más de 5000 renglones pasados y no me gustaría tener que rehacer mi 
> trabajo por almacenar de forma incorrecta la información. Tengo dudas 
> sobre como preparar los registros para importar y/o procesar en R antes de 
> escribir el modelo para la librería Survival.
>
>
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>        [[alternative HTML version deleted]]
>
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> R-help-es mailing list
> R-help-es en r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>
>

Angela Andrea Camargo Sanabria

2012-Jun-14 00:40 UTC

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[R-es] Survival

Hola, buenas tardes,

Estaba revisando análisis sobre supervivencia en los mails del grupo y
encontré este. No estoy segura si pueda usar este paquete para los datos
que tengo.

Mis datos se tratan del seguimiento anual de entre otras variables, la
supervivencia de plantas. Tengo tres tratamientos y a partir de un censo
inicial en el cual marqué cada individuo, registré su especie y altura,
cada año, re-censamos y mi dato es un 1 o 0, según si el individuo está
vivo o no. Como tal no tengo una edad de muerte, o una fecha exacta de la
muerte del individuo.

Consideran Uds. que este análisis me podría servir? alguna recomendación?

Les agradezco mucho cualquier dato.

Un saludo,

ACS

----
*Angela Andrea Camargo Sanabria*
Estudiante Doctorado en Ciencias Biológicas
Laboratorio de Ecología de poblaciones y comunidades tropicales
Centro de Investigaciones en Ecosistemas (CIEco)
UNAM, campus Morelia
Antigua Carretera a Pátzcuaro # 8701
Col. Ex-Hacienda de San José de la Huerta, CP 58190
Morelia, Michoacán, México
Tel.: 443-3222706 ext. 42511
e-mail: aacamargo@cieco.unam.mx
skype: angela.camargo26




2011/10/6 Marcuzzi, Javier Rubén <javier.ruben.marcuzzi@gmail.com>
> Hola a todos:
>
> Estoy comenzando a utilizar la librería survival, mi experiencia al
> respecto es nula.
>
> El material que leo y los ejemplos son entendibles, pero tengo una duda
> respecto a como preparar mis datos antes de utilizar la librería.
>
> Mis datos (los cuales yo mido a campo y puedo escribirlos en la base de
> datos, planilla de cálculo, como yo quiera) son el seguimiento a lo largo
> del tiempo de ciertas cosas que van pasando.
> Básicamente tengo el individuo, la fecha de inicio del protocolo, cuatro o
> cinco tratamientos, y el resultado (si o no). Cabe aclarar que el resultado
> puede ser al primer tratamiento, segundo tratamiento, al producirse el
> resultado no se realiza el siguiente tratamiento (no enveneno a nadie, pero
> es comparable, si está muerto no doy más veneno). También conozco la fecha
> de nacimiento, podía tener la edad a cada tiempo.
>
> Mi duda es porque leo los ejemplos y los datos ya están acomodados, o muy
> próximo a lo necesario para el procesamiento del modelo en R. No se a
> ustedes, pero para a mi muchas veces es más el tiempo que me lleva acomodar
> los datos (dentro o fuera de R) que el que me lleva pensar y hacer el
> modelo estadístico.
>
> Lo que yo pensé es almacenar los registros de una forma muy sencilla, las
> columnas serían las siguientes:
>
> Individuo, fecha, lo que paso.
>
> Y en la columna “lo que paso” usar palabras como, “nacimiento”, “inicio de
> protocolo”, “tratamiento”, “resultado”.
>
> Quedaría algo como (las fechas son cualquiera)
>
> javier    17/11/00    nacimiento
> javier    27/12/01    inicio protocolo
> javier    08/03/02    tratamiento
> javier    20/09/03    tratamiento
> javier    30/04/04    resultado
>
> Mirando ejemplos, las columnas preparadas son serían algo como:
> individuo    fecha tratamiento    resultado
>
> O
> Individuo     entre fechas        resultados
>
> La libreria survival tiene el siguiente ejemplo:
> fit <- coxph(Surv(time1, time2, status) ~ age + creatinine, data=mydata)
>
> subject    time1    time2    status    age    creatinine . . .
> 1             0             15         0         25         1.3
> 1             15           46         0         25         1.5
> 1             46           73         0         25         1.4
>
> Yo no puedo contemplar esa forma porque mis datos no tienen un “entre tal
> y tal fecha”. (me es muy importante conocer si fue al día 22 o 23, por
> ejemplo)
> Serían algo como:
>
> subject    time     status ( status es si o no para la fecha o día time).
>
> Necesitaría algo de información como para leer un poco más o comentarios
> de experiencia de algunos de ustedes sobre survival y R. Principalmente a
> como ir preparando los registros para ser eficiente y no perder tiempo,
> llevo más de 5000 renglones pasados y no me gustaría tener que rehacer mi
> trabajo por almacenar de forma incorrecta la información. Tengo dudas sobre
> como preparar los registros para importar y/o procesar en R antes de
> escribir el modelo para la librería Survival.
>
>
>
>        [[alternative HTML version deleted]]
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>
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Marcuzzi, Javier Rubén

2012-Jun-14 01:01 UTC

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[R-es] Survival

Estimada Andrea

Hay varias alternativas, yo use Survival, algo próximo es binomial. No sabría
que decir cuándo no está la fecha de muerte o una fecha que es 1 o 0, justamente
desde mi punto de vista Survival sirve para: ¿a cuánto tiempo sucede esto que es
SI o NO?, si nunca sucedió en algunos no habría problema, pero su planteo me
deja dudas respecto a si es adecuado Survival o sus alternativas.

Javier Marcuzzi

From: Angela Andrea Camargo Sanabria 
Sent: Wednesday, June 13, 2012 9:40 PM
To: Marcuzzi, Javier Rubén 
Cc: r-help-es@r-project.org 
Subject: Re: [R-es] Survival

Hola, buenas tardes, 

Estaba revisando análisis sobre supervivencia en los mails del grupo y encontré
este. No estoy segura si pueda usar este paquete para los datos que tengo.

Mis datos se tratan del seguimiento anual de entre otras variables, la
supervivencia de plantas. Tengo tres tratamientos y a partir de un censo inicial
en el cual marqué cada individuo, registré su especie y altura, cada año,
re-censamos y mi dato es un 1 o 0, según si el individuo está vivo o no. Como
tal no tengo una edad de muerte, o una fecha exacta de la muerte del individuo.

Consideran Uds. que este análisis me podría servir? alguna recomendación?

Les agradezco mucho cualquier dato.

Un saludo,

ACS

----
Angela Andrea Camargo Sanabria
Estudiante Doctorado en Ciencias Biológicas
Laboratorio de Ecología de poblaciones y comunidades tropicales
Centro de Investigaciones en Ecosistemas (CIEco)
UNAM, campus Morelia
Antigua Carretera a Pátzcuaro # 8701
Col. Ex-Hacienda de San José de la Huerta, CP 58190
Morelia, Michoacán, México    
Tel.: 443-3222706 ext. 42511
e-mail: aacamargo@cieco.unam.mx 
skype: angela.camargo26






2011/10/6 Marcuzzi, Javier Rubén <javier.ruben.marcuzzi@gmail.com>

  Hola a todos:

  Estoy comenzando a utilizar la librería survival, mi experiencia al respecto
es nula.

  El material que leo y los ejemplos son entendibles, pero tengo una duda
respecto a como preparar mis datos antes de utilizar la librería.

  Mis datos (los cuales yo mido a campo y puedo escribirlos en la base de datos,
planilla de cálculo, como yo quiera) son el seguimiento a lo largo del tiempo de
ciertas cosas que van pasando.
  Básicamente tengo el individuo, la fecha de inicio del protocolo, cuatro o
cinco tratamientos, y el resultado (si o no). Cabe aclarar que el resultado
puede ser al primer tratamiento, segundo tratamiento, al producirse el resultado
no se realiza el siguiente tratamiento (no enveneno a nadie, pero es comparable,
si está muerto no doy más veneno). También conozco la fecha de nacimiento, podía
tener la edad a cada tiempo.

  Mi duda es porque leo los ejemplos y los datos ya están acomodados, o muy
próximo a lo necesario para el procesamiento del modelo en R. No se a ustedes,
pero para a mi muchas veces es más el tiempo que me lleva acomodar los datos
(dentro o fuera de R) que el que me lleva pensar y hacer el modelo estadístico.

  Lo que yo pensé es almacenar los registros de una forma muy sencilla, las
columnas serían las siguientes:

  Individuo, fecha, lo que paso.

  Y en la columna “lo que paso” usar palabras como, “nacimiento”, “inicio de
protocolo”, “tratamiento”, “resultado”.

  Quedaría algo como (las fechas son cualquiera)

  javier    17/11/00    nacimiento
  javier    27/12/01    inicio protocolo
  javier    08/03/02    tratamiento
  javier    20/09/03    tratamiento
  javier    30/04/04    resultado

  Mirando ejemplos, las columnas preparadas son serían algo como:
  individuo    fecha tratamiento    resultado

  O
  Individuo     entre fechas        resultados

  La libreria survival tiene el siguiente ejemplo:
  fit <- coxph(Surv(time1, time2, status) ~ age + creatinine, data=mydata)

  subject    time1    time2    status    age    creatinine . . .
  1             0             15         0         25         1.3
  1             15           46         0         25         1.5
  1             46           73         0         25         1.4

  Yo no puedo contemplar esa forma porque mis datos no tienen un “entre tal y
tal fecha”. (me es muy importante conocer si fue al día 22 o 23, por ejemplo)
  Serían algo como:

  subject    time     status ( status es si o no para la fecha o día time).

  Necesitaría algo de información como para leer un poco más o comentarios de
experiencia de algunos de ustedes sobre survival y R. Principalmente a como ir
preparando los registros para ser eficiente y no perder tiempo, llevo más de
5000 renglones pasados y no me gustaría tener que rehacer mi trabajo por
almacenar de forma incorrecta la información. Tengo dudas sobre como preparar
los registros para importar y/o procesar en R antes de escribir el modelo para
la librería Survival.



         [[alternative HTML version deleted]]


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	[[alternative HTML version deleted]]

Jorge I Velez

2012-Jun-14 04:13 UTC

head link

[R-es] Survival

Hola Angela,

Puesto que tu variable respuesta Y es si la planta sobrevive al final del
año, el tipo de modelo depende de cuantas observaciones tienes por planta y
de lo que quieres estudiar.

Considero que podrias ver el problema de dos formas:  (1) cada planta es
observada durante varios años y se registra la variable Y (por ejemplo, si
una planta se observa tres veces obtendrias las secuencias (o
trayectorias)  1-0, 1-1-0 o 1-1-1, donde las primera seria
"incompleta") y
(2) asumir que el periodo de observacion es fijo (digamos solo un año). En
ambos casos, tienes un conjunto de p covariables X = (x_1, x_2,...,x_p).
Para (1), podrias usar un modelo de efectos mixtos; para ello puedes usar
nlme, lme4, o lmer. Aqui interesa la "trayectoria" de la planta y
determinar cuales X''s afectan dicha trayectoria.  En (2), si
efectivamente
el tiempo es "fijo", podrias usar un modelo de regresion logistica
(puedes
ajustarlo via glm()). El interes en este caso seria la probabilidad de que
la planta sobreviva _despues_ del primer año dado que se tienen las
condiciones x_1, x_2,...x_p.

Otra alternativa seria utilizar analisis de supervivencia, pero
necesitariamos mucho mas que observar la planta al final del año, i.e.,
seria mejor tener la fecha de comienzo del estudio, la fecha en que se
observo por primera vez (segunda, tercera, ...) y la fecha de muerte. De
esa forma tendrias que el status es "0" (muerta) o "1"
(viva) y la
covariable "tiempo", adicional a X.

Podrias ampliarnos un poco mas el tipo de informacion que tienes y cual es
el objetivo de tu estudio?

Saludos,
Jorge.-


2012/6/13 Angela Andrea Camargo Sanabria <>
> Hola, buenas tardes,
>
> Estaba revisando análisis sobre supervivencia en los mails del grupo y
> encontré este. No estoy segura si pueda usar este paquete para los datos
> que tengo.
>
> Mis datos se tratan del seguimiento anual de entre otras variables, la
> supervivencia de plantas. Tengo tres tratamientos y a partir de un censo
> inicial en el cual marqué cada individuo, registré su especie y altura,
> cada año, re-censamos y mi dato es un 1 o 0, según si el individuo está
> vivo o no. Como tal no tengo una edad de muerte, o una fecha exacta de la
> muerte del individuo.
>
> Consideran Uds. que este análisis me podría servir? alguna recomendación?
>
> Les agradezco mucho cualquier dato.
>
> Un saludo,
>
> ACS
>
> ----
> *Angela Andrea Camargo Sanabria*
> Estudiante Doctorado en Ciencias Biológicas
> Laboratorio de Ecología de poblaciones y comunidades tropicales
> Centro de Investigaciones en Ecosistemas (CIEco)
> UNAM, campus Morelia
> Antigua Carretera a Pátzcuaro # 8701
> Col. Ex-Hacienda de San José de la Huerta, CP 58190
> Morelia, Michoacán, México
> Tel.: 443-3222706 ext. 42511
> e-mail: aacamargo@cieco.unam.mx
> skype: angela.camargo26
>
>
>
>
> 2011/10/6 Marcuzzi, Javier Rubén <javier.ruben.marcuzzi@gmail.com>
>
> > Hola a todos:
> >
> > Estoy comenzando a utilizar la librería survival, mi experiencia al
> > respecto es nula.
> >
> > El material que leo y los ejemplos son entendibles, pero tengo una
duda
> > respecto a como preparar mis datos antes de utilizar la librería.
> >
> > Mis datos (los cuales yo mido a campo y puedo escribirlos en la base
de
> > datos, planilla de cálculo, como yo quiera) son el seguimiento a lo
largo
> > del tiempo de ciertas cosas que van pasando.
> > Básicamente tengo el individuo, la fecha de inicio del protocolo,
cuatro
> o
> > cinco tratamientos, y el resultado (si o no). Cabe aclarar que el
> resultado
> > puede ser al primer tratamiento, segundo tratamiento, al producirse el
> > resultado no se realiza el siguiente tratamiento (no enveneno a nadie,
> pero
> > es comparable, si está muerto no doy más veneno). También conozco la
> fecha
> > de nacimiento, podía tener la edad a cada tiempo.
> >
> > Mi duda es porque leo los ejemplos y los datos ya están acomodados, o
muy
> > próximo a lo necesario para el procesamiento del modelo en R. No se a
> > ustedes, pero para a mi muchas veces es más el tiempo que me lleva
> acomodar
> > los datos (dentro o fuera de R) que el que me lleva pensar y hacer el
> > modelo estadístico.
> >
> > Lo que yo pensé es almacenar los registros de una forma muy sencilla,
las
> > columnas serían las siguientes:
> >
> > Individuo, fecha, lo que paso.
> >
> > Y en la columna “lo que paso” usar palabras como, “nacimiento”,
“inicio
> de
> > protocolo”, “tratamiento”, “resultado”.
> >
> > Quedaría algo como (las fechas son cualquiera)
> >
> > javier    17/11/00    nacimiento
> > javier    27/12/01    inicio protocolo
> > javier    08/03/02    tratamiento
> > javier    20/09/03    tratamiento
> > javier    30/04/04    resultado
> >
> > Mirando ejemplos, las columnas preparadas son serían algo como:
> > individuo    fecha tratamiento    resultado
> >
> > O
> > Individuo     entre fechas        resultados
> >
> > La libreria survival tiene el siguiente ejemplo:
> > fit <- coxph(Surv(time1, time2, status) ~ age + creatinine,
data=mydata)
> >
> > subject    time1    time2    status    age    creatinine . . .
> > 1             0             15         0         25         1.3
> > 1             15           46         0         25         1.5
> > 1             46           73         0         25         1.4
> >
> > Yo no puedo contemplar esa forma porque mis datos no tienen un “entre
tal
> > y tal fecha”. (me es muy importante conocer si fue al día 22 o 23, por
> > ejemplo)
> > Serían algo como:
> >
> > subject    time     status ( status es si o no para la fecha o día
time).
> >
> > Necesitaría algo de información como para leer un poco más o
comentarios
> > de experiencia de algunos de ustedes sobre survival y R.
Principalmente a
> > como ir preparando los registros para ser eficiente y no perder
tiempo,
> > llevo más de 5000 renglones pasados y no me gustaría tener que rehacer
mi
> > trabajo por almacenar de forma incorrecta la información. Tengo dudas
> sobre
> > como preparar los registros para importar y/o procesar en R antes de
> > escribir el modelo para la librería Survival.
> >
> >
> >
> >        [[alternative HTML version deleted]]
> >
> >
> > _______________________________________________
> > R-help-es mailing list
> > R-help-es@r-project.org
> > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
> >
> >
>
>        [[alternative HTML version deleted]]
>
>
> _______________________________________________
> R-help-es mailing list
> R-help-es@r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>
>
	[[alternative HTML version deleted]]

Angela Andrea Camargo Sanabria

2012-Jun-14 12:07 UTC

head link

[R-es] Survival

Claro Jorge,
Mira el objetivo (en este caso específico del estudio) es evaluar el efecto
de la exclusión de mamíferos herbívoros sobre la supervivencia de plántulas
y juveniles (30 - 99 cm de altura). Tengo dos tratamientos de exclusión y
un control. Para esto en enero de 2008 se instalaron los experimentos, osea
se colocaron las exclusiones en la selva, se identificaron, marcaron y
midieron todos los individuos que quedaran dentro de este trio
experimental. Tengo 25 replicas (25 sitios, cada uno con las tres
parcelas). En 2010, 2011 y 2012 registro si los individuos están vivos o
muertes y además mido su altura.

Yo ya he utilizado un modelo lineal generalizado (glm) con error tipo
binomial en donde la variable *y* es una variable respuesta de dos vectores
(número de éxitos = número de sobrevivientes, número de fallas = número de
muertes). Pero esto lo he hecho para cada año, 2010, 2011, etc, de forma
separada, estoy en busca de algún análisis que me hablé de la dinámica, es
decir, del cambio con el tiempo.

Muchas gracias y estoy pendiente por si debo dar más información.

Angela C.

----
Angela Andrea Camargo Sanabria
Estudiante Doctorado en Ciencias Biológicas
Laboratorio de Ecología de poblaciones y comunidades tropicales
Centro de Investigaciones en Ecosistemas (CIEco)
UNAM, campus Morelia
Antigua Carretera a Pátzcuaro # 8701
Col. Ex-Hacienda de San José de la Huerta, CP 58190
Morelia, Michoacán, México
Tel.: 443-3222706 ext. 42511
e-mail: aacamargo@cieco.unam.mx
skype: angela.camargo26




2012/6/13 Jorge I Velez <jorgeivanvelez@gmail.com>>
> Hola Angela,
>
> Puesto que tu variable respuesta Y es si la planta sobrevive al final delaño, el tipo de modelo depende de cuantas observaciones tienes por planta y
de lo que quieres estudiar.>
> Considero que podrias ver el problema de dos formas:  (1) cada planta esobservada durante varios años y se registra la variable Y (por ejemplo, si
una planta se observa tres veces obtendrias las secuencias (o
trayectorias)  1-0, 1-1-0 o 1-1-1, donde las primera seria
"incompleta") y
(2) asumir que el periodo de observacion es fijo (digamos solo un año). En
ambos casos, tienes un conjunto de p covariables X = (x_1, x_2,...,x_p).
Para (1), podrias usar un modelo de efectos mixtos; para ello puedes usar
nlme, lme4, o lmer. Aqui interesa la "trayectoria" de la planta y
determinar cuales X''s afectan dicha trayectoria.  En (2), si
efectivamente
el tiempo es "fijo", podrias usar un modelo de regresion logistica
(puedes
ajustarlo via glm()). El interes en este caso seria la probabilidad de que
la planta sobreviva _despues_ del primer año dado que se tienen las
condiciones x_1, x_2,...x_p.>
> Otra alternativa seria utilizar analisis de supervivencia, peronecesitariamos mucho mas que observar la planta al final del año, i.e.,
seria mejor tener la fecha de comienzo del estudio, la fecha en que se
observo por primera vez (segunda, tercera, ...) y la fecha de muerte. De
esa forma tendrias que el status es "0" (muerta) o "1"
(viva) y la
covariable "tiempo", adicional a X.>
> Podrias ampliarnos un poco mas el tipo de informacion que tienes y cual
es el objetivo de tu estudio?>
> Saludos,
> Jorge.-
>
>
> 2012/6/13 Angela Andrea Camargo Sanabria <>
>>
>> Hola, buenas tardes,
>>
>> Estaba revisando análisis sobre supervivencia en los mails del grupo y
>> encontré este. No estoy segura si pueda usar este paquete para los
datos
>> que tengo.
>>
>> Mis datos se tratan del seguimiento anual de entre otras variables, la
>> supervivencia de plantas. Tengo tres tratamientos y a partir de un
censo
>> inicial en el cual marqué cada individuo, registré su especie y altura,
>> cada año, re-censamos y mi dato es un 1 o 0, según si el individuo está
>> vivo o no. Como tal no tengo una edad de muerte, o una fecha exacta de
la
>> muerte del individuo.
>>
>> Consideran Uds. que este análisis me podría servir? alguna
recomendación?
>>
>> Les agradezco mucho cualquier dato.
>>
>> Un saludo,
>>
>> ACS
>>
>> ----
>> *Angela Andrea Camargo Sanabria*
>>
>> Estudiante Doctorado en Ciencias Biológicas
>> Laboratorio de Ecología de poblaciones y comunidades tropicales
>> Centro de Investigaciones en Ecosistemas (CIEco)
>> UNAM, campus Morelia
>> Antigua Carretera a Pátzcuaro # 8701
>> Col. Ex-Hacienda de San José de la Huerta, CP 58190
>> Morelia, Michoacán, México
>> Tel.: 443-3222706 ext. 42511
>> e-mail: aacamargo@cieco.unam.mx
>> skype: angela.camargo26
>>
>>
>>
>>
>> 2011/10/6 Marcuzzi, Javier Rubén
<javier.ruben.marcuzzi@gmail.com>
>>
>> > Hola a todos:
>> >
>> > Estoy comenzando a utilizar la librería survival, mi experiencia
al
>> > respecto es nula.
>> >
>> > El material que leo y los ejemplos son entendibles, pero tengo una
duda
>> > respecto a como preparar mis datos antes de utilizar la librería.
>> >
>> > Mis datos (los cuales yo mido a campo y puedo escribirlos en la
base de
>> > datos, planilla de cálculo, como yo quiera) son el seguimiento a
lo
largo>> > del tiempo de ciertas cosas que van pasando.
>> > Básicamente tengo el individuo, la fecha de inicio del protocolo,
cuatro o>> > cinco tratamientos, y el resultado (si o no). Cabe aclarar que el
resultado>> > puede ser al primer tratamiento, segundo tratamiento, al
producirse el
>> > resultado no se realiza el siguiente tratamiento (no enveneno a
nadie,
pero>> > es comparable, si está muerto no doy más veneno). También conozco
la
fecha>> > de nacimiento, podía tener la edad a cada tiempo.
>> >
>> > Mi duda es porque leo los ejemplos y los datos ya están
acomodados, o
muy>> > próximo a lo necesario para el procesamiento del modelo en R. No
se a
>> > ustedes, pero para a mi muchas veces es más el tiempo que me lleva
acomodar>> > los datos (dentro o fuera de R) que el que me lleva pensar y hacer
el
>> > modelo estadístico.
>> >
>> > Lo que yo pensé es almacenar los registros de una forma muy
sencilla,
las>> > columnas serían las siguientes:
>> >
>> > Individuo, fecha, lo que paso.
>> >
>> > Y en la columna “lo que paso” usar palabras como, “nacimiento”,
“inicio de>> > protocolo”, “tratamiento”, “resultado”.
>> >
>> > Quedaría algo como (las fechas son cualquiera)
>> >
>> > javier    17/11/00    nacimiento
>> > javier    27/12/01    inicio protocolo
>> > javier    08/03/02    tratamiento
>> > javier    20/09/03    tratamiento
>> > javier    30/04/04    resultado
>> >
>> > Mirando ejemplos, las columnas preparadas son serían algo como:
>> > individuo    fecha tratamiento    resultado
>> >
>> > O
>> > Individuo     entre fechas        resultados
>> >
>> > La libreria survival tiene el siguiente ejemplo:
>> > fit <- coxph(Surv(time1, time2, status) ~ age + creatinine,
data=mydata)>> >
>> > subject    time1    time2    status    age    creatinine . . .
>> > 1             0             15         0         25         1.3
>> > 1             15           46         0         25         1.5
>> > 1             46           73         0         25         1.4
>> >
>> > Yo no puedo contemplar esa forma porque mis datos no tienen un
“entre
tal>> > y tal fecha”. (me es muy importante conocer si fue al día 22 o 23,
por
>> > ejemplo)
>> > Serían algo como:
>> >
>> > subject    time     status ( status es si o no para la fecha o día
time).>> >
>> > Necesitaría algo de información como para leer un poco más o
comentarios>> > de experiencia de algunos de ustedes sobre survival y R.
Principalmente a>> > como ir preparando los registros para ser eficiente y no perder
tiempo,
>> > llevo más de 5000 renglones pasados y no me gustaría tener que
rehacer
mi>> > trabajo por almacenar de forma incorrecta la información. Tengo
dudas
sobre>> > como preparar los registros para importar y/o procesar en R antes
de
>> > escribir el modelo para la librería Survival.
>> >
>> >
>> >
>> >        [[alternative HTML version deleted]]
>> >
>> >
>> > _______________________________________________
>> > R-help-es mailing list
>> > R-help-es@r-project.org
>> > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>> >
>> >
>>
>>        [[alternative HTML version deleted]]
>>
>>
>> _______________________________________________
>> R-help-es mailing list
>> R-help-es@r-project.org
>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>>
>
	[[alternative HTML version deleted]]

Freddy López

2012-Jun-14 13:08 UTC

head link

[R-es] Survival

Hola.

Yo ya he utilizado un modelo lineal generalizado (glm) con error
tipo> binomial en donde la variable *y* es una variable respuesta de dos vectores
> (número de éxitos = número de sobrevivientes, número de fallas = número de
> muertes). Pero esto lo he hecho para cada año, 2010, 2011, etc, de forma
> separada, estoy en busca de algún análisis que me hablé de la dinámica, es
> decir, del cambio con el tiempo.
>
Solo por curiosidad: ¿utilizaste la altura de las plantas como variable
predictora en el modelo binario que mencionas? Quizá un refinamiento de
este modelo pueda ser utilizar datos sin agrupar y considerando todos los
años a un tiempo (una variable año que considere cada año como una
categoría).

Por otro lado, creo que lo más importante del comentario de Jorge con
respecto a incluir el tiempo de la forma en que lo sugieres en tu modelo es
el siguiente:

Otra alternativa seria utilizar analisis de supervivencia,
pero> necesitariamos mucho mas que observar la planta al final del año, i.e.,
> seria mejor tener la fecha de comienzo del estudio, la fecha en que se
> observo por primera vez (segunda, tercera, ...) y la fecha de muerte. De
> esa forma tendrias que el status es "0" (muerta) o "1"
(viva) y la
> covariable "tiempo", adicional a X.

¿Tienes las fechas en que hiciste las revisiones? Si tienes esas fechas,
entonces realizar un análisis de supervivencia será sencillo y creo que te
generará más ganancia (por favor me corrigen) que tener solo los años en
los que fueron hechos los experimentos y las revisiones.

¡Salud!

-- 
«But Gwindor answered: ''The doom lies in yourself, not in your
name.''»

JRR Tolkien

	[[alternative HTML version deleted]]

Angela Andrea Camargo Sanabria

2012-Jun-14 16:38 UTC

head link

[R-es] Survival

Hola Freddy,

Gracias por tomarte el tiempo!

No he utilizado la altura en ninguna parte de este análisis.

Y de otro lado, si tengo las fechas exactas en las que hice el
levantamiento inicial y las revisiones anuales.

Saludos,

----
*Angela Andrea Camargo Sanabria*
Estudiante Doctorado en Ciencias Biológicas
Laboratorio de Ecología de poblaciones y comunidades tropicales
Centro de Investigaciones en Ecosistemas (CIEco)
UNAM, campus Morelia
Antigua Carretera a Pátzcuaro # 8701
Col. Ex-Hacienda de San José de la Huerta, CP 58190
Morelia, Michoacán, México
Tel.: 443-3222706 ext. 42511
e-mail: aacamargo@cieco.unam.mx
skype: angela.camargo26




2012/6/14 Freddy López <freddy.vate01@gmail.com>
> Hola.
>
> Yo ya he utilizado un modelo lineal generalizado (glm) con error tipo
>> binomial en donde la variable *y* es una variable respuesta de dos
>> vectores
>>
>> (número de éxitos = número de sobrevivientes, número de fallas = número
de
>> muertes). Pero esto lo he hecho para cada año, 2010, 2011, etc, de
forma
>> separada, estoy en busca de algún análisis que me hablé de la dinámica,
es
>> decir, del cambio con el tiempo.
>>
>
> Solo por curiosidad: ¿utilizaste la altura de las plantas como variable
> predictora en el modelo binario que mencionas? Quizá un refinamiento de
> este modelo pueda ser utilizar datos sin agrupar y considerando todos los
> años a un tiempo (una variable año que considere cada año como una
> categoría).
>
> Por otro lado, creo que lo más importante del comentario de Jorge con
> respecto a incluir el tiempo de la forma en que lo sugieres en tu modelo es
> el siguiente:
>
> Otra alternativa seria utilizar analisis de supervivencia, pero
>> necesitariamos mucho mas que observar la planta al final del año, i.e.,
>> seria mejor tener la fecha de comienzo del estudio, la fecha en que se
>> observo por primera vez (segunda, tercera, ...) y la fecha de muerte.
De
>> esa forma tendrias que el status es "0" (muerta) o
"1" (viva) y la
>> covariable "tiempo", adicional a X.
>
>
> ¿Tienes las fechas en que hiciste las revisiones? Si tienes esas fechas,
> entonces realizar un análisis de supervivencia será sencillo y creo que te
> generará más ganancia (por favor me corrigen) que tener solo los años en
> los que fueron hechos los experimentos y las revisiones.
>
> ¡Salud!
>
> --
> «But Gwindor answered: ''The doom lies in yourself, not in your
name.''»
>
> JRR Tolkien
>
>
	[[alternative HTML version deleted]]

Marcuzzi, Javier Rubén

2012-Jun-14 17:01 UTC

head link

[R-es] Survival

Angela

Creo que Survival en esas condiciones no es apropiado, en cierta forma comprendo
lo que deseas, haciendo un paralelismo con veterinaria, yo conozco la edad, o
puedo calcularla, pero un punto interesante es que a partir de la fecha de
inicio puedo realizar varias mediciones, aunque estas no necesariamente son vivo
y muertos, si son de todo o nada, graficando da un gráfico como el de sobrevida,
por lo cuál es sencillo adaptar o almacenar los datos para ser analizados con
Survival, pero como usted comenta, con tan pocas mediciones, o dicho o otra
forma, muchos datos en noviembre, desconociendo lo que pasa al tiempo de enero,
febrero, marzo, ..., si esto se grafica sería como una escalera de tres
escalones. Esto no sería apropiado para Survival.

Pero puede ser que mi apreciación esté errónea, posiblemente la regresion de cox
pueda aportarle información.

Javier 

From: Angela Andrea Camargo Sanabria 
Sent: Thursday, June 14, 2012 1:41 PM
To: Marcuzzi, Javier Rubén 
Cc: Jorge I Velez ; R-help-es 
Subject: Re: [R-es] Survival

Hola Javier, 

Gracias por tus comentarios!

Tengo una fecha fija de cuando inició el experimento, pero no puedo saber la
edad de los individuos pues se trata de plántulas naturalmente establecidas en
los sitios experimentales.
Y las mediciones se hacen cada año (noviembre o diciembre aproximadamente).

Saludos,

ACS

----
Angela Andrea Camargo Sanabria
Estudiante Doctorado en Ciencias Biológicas
Laboratorio de Ecología de poblaciones y comunidades tropicales
Centro de Investigaciones en Ecosistemas (CIEco)
UNAM, campus Morelia
Antigua Carretera a Pátzcuaro # 8701
Col. Ex-Hacienda de San José de la Huerta, CP 58190
Morelia, Michoacán, México    
Tel.: 443-3222706 ext. 42511
e-mail: aacamargo@cieco.unam.mx 
skype: angela.camargo26






2012/6/14 Marcuzzi, Javier Rubén <javier.ruben.marcuzzi@gmail.com>

  Estimada Angela

  No alcanzo a entender su planteo, por un lado hay una fecha fija donde inician
su trabajo, a esa fecha ¿que edad tienen los individuos?, y lo segundo que no
alcanzo a comprender ¿cada cuánto tiempo miden si los individuos están vivos o
muertos (2010, 2011, 2012)?, ¿son cuatro mediciones en el tiempo, inicio y una
por año?, yo creo que lo principal es la escala de tiempo y los eventos en esta
escala, de los cuales uno es vivo o muerto.

  Javier



  -----Mensaje original----- From: Angela Andrea Camargo Sanabria
  Sent: Thursday, June 14, 2012 9:07 AM
  To: Jorge I Velez
  Cc: R-help-es
  Subject: Re: [R-es] Survival 


  Claro Jorge,
  Mira el objetivo (en este caso específico del estudio) es evaluar el efecto
  de la exclusión de mamíferos herbívoros sobre la supervivencia de plántulas
  y juveniles (30 - 99 cm de altura). Tengo dos tratamientos de exclusión y
  un control. Para esto en enero de 2008 se instalaron los experimentos, osea
  se colocaron las exclusiones en la selva, se identificaron, marcaron y
  midieron todos los individuos que quedaran dentro de este trio
  experimental. Tengo 25 replicas (25 sitios, cada uno con las tres
  parcelas). En 2010, 2011 y 2012 registro si los individuos están vivos o
  muertes y además mido su altura.

  Yo ya he utilizado un modelo lineal generalizado (glm) con error tipo

  binomial en donde la variable *y* es una variable respuesta de dos vectores 

  (número de éxitos = número de sobrevivientes, número de fallas = número de
  muertes). Pero esto lo he hecho para cada año, 2010, 2011, etc, de forma
  separada, estoy en busca de algún análisis que me hablé de la dinámica, es
  decir, del cambio con el tiempo.

  Muchas gracias y estoy pendiente por si debo dar más información.

  Angela C.

  ----
  Angela Andrea Camargo Sanabria
  Estudiante Doctorado en Ciencias Biológicas
  Laboratorio de Ecología de poblaciones y comunidades tropicales
  Centro de Investigaciones en Ecosistemas (CIEco)
  UNAM, campus Morelia
  Antigua Carretera a Pátzcuaro # 8701
  Col. Ex-Hacienda de San José de la Huerta, CP 58190
  Morelia, Michoacán, México
  Tel.: 443-3222706 ext. 42511
  e-mail: aacamargo@cieco.unam.mx
  skype: angela.camargo26




  2012/6/13 Jorge I Velez <jorgeivanvelez@gmail.com>


    Hola Angela,

    Puesto que tu variable respuesta Y es si la planta sobrevive al final del

  año, el tipo de modelo depende de cuantas observaciones tienes por planta y
  de lo que quieres estudiar.


    Considero que podrias ver el problema de dos formas:  (1) cada planta es

  observada durante varios años y se registra la variable Y (por ejemplo, si
  una planta se observa tres veces obtendrias las secuencias (o
  trayectorias)  1-0, 1-1-0 o 1-1-1, donde las primera seria
"incompleta") y
  (2) asumir que el periodo de observacion es fijo (digamos solo un año). En
  ambos casos, tienes un conjunto de p covariables X = (x_1, x_2,...,x_p).
  Para (1), podrias usar un modelo de efectos mixtos; para ello puedes usar
  nlme, lme4, o lmer. Aqui interesa la "trayectoria" de la planta y
  determinar cuales X''s afectan dicha trayectoria.  En (2), si
efectivamente
  el tiempo es "fijo", podrias usar un modelo de regresion logistica
(puedes
  ajustarlo via glm()). El interes en este caso seria la probabilidad de que
  la planta sobreviva _despues_ del primer año dado que se tienen las
  condiciones x_1, x_2,...x_p.


    Otra alternativa seria utilizar analisis de supervivencia, pero

  necesitariamos mucho mas que observar la planta al final del año, i.e.,
  seria mejor tener la fecha de comienzo del estudio, la fecha en que se
  observo por primera vez (segunda, tercera, ...) y la fecha de muerte. De
  esa forma tendrias que el status es "0" (muerta) o "1"
(viva) y la
  covariable "tiempo", adicional a X.


    Podrias ampliarnos un poco mas el tipo de informacion que tienes y cual

  es el objetivo de tu estudio?


    Saludos,
    Jorge.-


    2012/6/13 Angela Andrea Camargo Sanabria <>


      Hola, buenas tardes,

      Estaba revisando análisis sobre supervivencia en los mails del grupo y
      encontré este. No estoy segura si pueda usar este paquete para los datos
      que tengo.

      Mis datos se tratan del seguimiento anual de entre otras variables, la
      supervivencia de plantas. Tengo tres tratamientos y a partir de un censo
      inicial en el cual marqué cada individuo, registré su especie y altura,
      cada año, re-censamos y mi dato es un 1 o 0, según si el individuo está
      vivo o no. Como tal no tengo una edad de muerte, o una fecha exacta de la
      muerte del individuo.

      Consideran Uds. que este análisis me podría servir? alguna recomendación?

      Les agradezco mucho cualquier dato.

      Un saludo,

      ACS

      ----
      *Angela Andrea Camargo Sanabria*

      Estudiante Doctorado en Ciencias Biológicas
      Laboratorio de Ecología de poblaciones y comunidades tropicales
      Centro de Investigaciones en Ecosistemas (CIEco)
      UNAM, campus Morelia
      Antigua Carretera a Pátzcuaro # 8701
      Col. Ex-Hacienda de San José de la Huerta, CP 58190
      Morelia, Michoacán, México
      Tel.: 443-3222706 ext. 42511
      e-mail: aacamargo@cieco.unam.mx
      skype: angela.camargo26




      2011/10/6 Marcuzzi, Javier Rubén <javier.ruben.marcuzzi@gmail.com>

      > Hola a todos:
      >
      > Estoy comenzando a utilizar la librería survival, mi experiencia al
      > respecto es nula.
      >
      > El material que leo y los ejemplos son entendibles, pero tengo una
duda
      > respecto a como preparar mis datos antes de utilizar la librería.
      >
      > Mis datos (los cuales yo mido a campo y puedo escribirlos en la base
de
      > datos, planilla de cálculo, como yo quiera) son el seguimiento a lo

  largo

      > del tiempo de ciertas cosas que van pasando.
      > Básicamente tengo el individuo, la fecha de inicio del protocolo,

  cuatro o

      > cinco tratamientos, y el resultado (si o no). Cabe aclarar que el

  resultado

      > puede ser al primer tratamiento, segundo tratamiento, al producirse
el
      > resultado no se realiza el siguiente tratamiento (no enveneno a
nadie,

  pero

      > es comparable, si está muerto no doy más veneno). También conozco la

  fecha

      > de nacimiento, podía tener la edad a cada tiempo.
      >
      > Mi duda es porque leo los ejemplos y los datos ya están acomodados, o

  muy

      > próximo a lo necesario para el procesamiento del modelo en R. No se a
      > ustedes, pero para a mi muchas veces es más el tiempo que me lleva

  acomodar

      > los datos (dentro o fuera de R) que el que me lleva pensar y hacer el
      > modelo estadístico.
      >
      > Lo que yo pensé es almacenar los registros de una forma muy sencilla,

  las

      > columnas serían las siguientes:
      >
      > Individuo, fecha, lo que paso.
      >
      > Y en la columna “lo que paso” usar palabras como, “nacimiento”,

  “inicio de

      > protocolo”, “tratamiento”, “resultado”.
      >
      > Quedaría algo como (las fechas son cualquiera)
      >
      > javier    17/11/00    nacimiento
      > javier    27/12/01    inicio protocolo
      > javier    08/03/02    tratamiento
      > javier    20/09/03    tratamiento
      > javier    30/04/04    resultado
      >
      > Mirando ejemplos, las columnas preparadas son serían algo como:
      > individuo    fecha tratamiento    resultado
      >
      > O
      > Individuo     entre fechas        resultados
      >
      > La libreria survival tiene el siguiente ejemplo:
      > fit <- coxph(Surv(time1, time2, status) ~ age + creatinine,

  data=mydata)

      >
      > subject    time1    time2    status    age    creatinine . . .
      > 1             0             15         0         25         1.3
      > 1             15           46         0         25         1.5
      > 1             46           73         0         25         1.4
      >
      > Yo no puedo contemplar esa forma porque mis datos no tienen un “entre

  tal

      > y tal fecha”. (me es muy importante conocer si fue al día 22 o 23,
por
      > ejemplo)
      > Serían algo como:
      >
      > subject    time     status ( status es si o no para la fecha o día

  time).

      >
      > Necesitaría algo de información como para leer un poco más o

  comentarios

      > de experiencia de algunos de ustedes sobre survival y R.

  Principalmente a

      > como ir preparando los registros para ser eficiente y no perder
tiempo,
      > llevo más de 5000 renglones pasados y no me gustaría tener que
rehacer

  mi

      > trabajo por almacenar de forma incorrecta la información. Tengo dudas

  sobre

      > como preparar los registros para importar y/o procesar en R antes de
      > escribir el modelo para la librería Survival.
      >
      >
      >
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R help es - Oct 2011 - Survival

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