similar to: Help propensity score

Hola chic en s, alguien con experiencia en propensión score matching? Planteo duda: Clasicamente el PSM se ha utilizado en un intento de homogeneizar cohortes de enfermos quienes han estado ?expuestos? a un tratamiento x Vs aquellos que no han estado expuestos (no expuestos). Esto aplica para medicamentos o procedimientos quirúrgicos o no. Bien, En algún articulo he leído que el PSM se puede

Estimados miembros de la lista, Estoy haciendo una análisis de supervivencia con R. Adjunto mis datos. Quiero analizar la supervivencia de 5 grupos diferentes y compararla. Para ello estoy utilizando el paquete survival. > s = Surv(c$tiempo, c$estado) > f = survfit(s ~ tratamiento, data = c) > d = survdiff(s ~ tratamiento, data = c) > d Call: survdiff(formula = s ~ tratamiento,

Estimados amigos y expertos del R, Les escribo para hacerles una pregunta que parece un poco sencilla pero me ha costado mucho. Estoy tratando de graficar los datos correspondientes a tasas de consumo de algunos organismos cuando están expuestos o no expuestos a un químico sobre tres tipos de presa. Por definición, debía ajustar los datos a un glm con distribución gama. Las gráficas pueden ser

Hola, Manuel, No entiendo tu pregunta (la repito aqui para que sea mas explicito): hay alguna forma de comparar la probabilidad de supervivencias (en este caso anual) entre grupos sin utilizar un chi-cuadrado y un valor de P. Entiendo que lo que hace survdiff es comparar las curvas de supervivencia, pero yo quiero comparar la probabilidad de supervivencia entre grupos al final del estudio. Con

Hola gente!! Estoy empezando a trabajar con R, y no puedo resolver lo siguiente: Quiero crear una nueva variable (datmatriz) que toma el valor de 1 si: -la variable sp es igual a L.lucidum -alguna de las variables pap11, pap06, pap01, pap96 es igual a muerto. El script que utilicé es : guaran$datmatriz<-ifelse (guaran$sp=="L.lucidum"|guaran$pap11 ==

Hola No es lo mismo pero en mi caso personal la forma que utilizo se basa en el ejemplo de http://cran.r-project.org/doc/contrib/grafi3.pdf página 49, no usa el if pero también hay una condición para todos los verdaderos. No intenté en este caso en particular, habría que ver si también da problemas, pero como Carlos Ortega que sabe mucho dio una solución y como vos estas empezando no quiero

El problema puede estar en el no uso de suficientes paréntesis. Por ejemplo, con: > a=1 > b=0 > c=0 la instrucción ifelse(((a>1) | (b=0) | (c=1) | (d=1)), 11, 22) da el resultado esperado: [1] 11 Pero si se omiten los paréntesis se llega a un error de interpretación: destino de la asignación se expande a un objeto fuera del lenguaje Espero que sirva Jorge El 26/2/14, daniel

Hola, te vale esto? Es forma estandar de representar graficos supervivencia Basado en esto: https://rviews.rstudio.com/2017/09/25/survival-analysis-with-r/ set.seed(20) DATOS <- data.frame ( ID = c (1:10) , TIEMPO = sample(1:40, 10, replace=F) , DEF = sample(0:1, 10, replace=T) ) DATOS library(survival) DATOS$DEF <- as.numeric(DATOS$DEF) DATOS$TIEMPO <-

Buenas. Abajo pongo la salida de un modelo de cox , dónde he estratificado por una variable de país (Countryb) y por otra (Q6). Además hay interacción entre la variable mobilityPDurG2 (es una variable 0,1, y 0 es la categoría de referencia) país. La categoría de referencia para país es "united kingdom". Mi duda surge si quiero calcular el hazard ratio para los que tienen un 1

Buenas Tengo que analizar unos datos, donde tengo unas piezas fabricadas y el n?mero de ciclos qie aguantan hasta q se parten. Algunas piezas son de un fabricante, otras de otro,.. En cada ciclo a algunas piezas se le somete a algun tipo de tratamiento termico, a otras a otro, algunas se pintan, otras no... Por ejemplo, para una pieza tengo los siguientes datos: Ciclo. Tratamiento. Pintado.

Hola, Sí, lo puedes hacer de esta forma... #----------------- set.seed(20) DATOS <- data.frame ( ID = c (1:10) , TIEMPO = sample(1:40, 10, replace=F) , DEF = as.factor(sample(c(0,1), 10, replace=T)) ) library(ggplot2) ggplot( data = DATOS ) + geom_point( aes(x = TIEMPO, y = ID , shape = DEF, color = DEF), size = 5 ) + geom_segment( aes( x = 0, y = ID, xend =

Hola buenas En principio a mí no me parece una mala aproximación. Tal vez se podría intentar adaptar el problema a un modelo de supervivencia, pero tendría que pensarlo. ( https://vimeo.com/142732615 ) De todas maneras, creo que coges días al azar para calcular to "proxy". Aunque yo personalmente cogería días consecutivos porque probablemente el consumo en muchos productos no sea

Hola. Una duda.... Alguien sabe si hay algo hecho en R para comprobar si un modelo de supervivencia está bien calibrado? (usando las pruebas de Nam-D'Agostino o de Gronnesby & Borgan). Thnks. Un Saludo, _____________________________ Miguel Ángel Rodríguez Muíños Dirección Xeral de Innovación e Xestión da Saúde Pública Consellería de Sanidade Xunta de Galicia http://dxsp.sergas.es

Hola a todos, -Estoy estudiando el efecto de dos genotipos (~tratamientos) en la aparición de síndrome metabólico (MetS) con datos longitudinales recogidos a tiempo 0,7,10,15,20 y 25 años. -He hecho un dataframe con las siguientes variables MetS: Síndrome Metabólico (Si=1,No=0) bmi: Indice de masa corporal (IMC) cuando se produce la conversión a MetS+ . Para los que permancen MetS-, esta variable

Hola, No sé si esto te puede valer: http://denishaine.wordpress.com/2013/06/04/veterinary-epidemiologic-research-modelling-survival-data-semi-parametric-analyses/ Saludos, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es 2013/10/4 <miguel.angel.rodriguez.muinos@sergas.es> > Hola. > > Una duda.... > > Alguien sabe si hay algo hecho en R para comprobar si un modelo de >

Hola a todos! Espero que me pod?is ayudar porque estoy un poco atascado. He hecho un modelo de regresi?n de Cox para la supervivencia a 3 a?os de pacientes con c?ncer colorrectal en funci?n de una serie de factores. De la muestra total de unos 1000 casos, cre? dos grupos: uno de entrenamiento y otro de test. El modelo lo hice con el grupo de entranamiento. La asignaci?n de los pacientes a cada

Hola a todos! Espero que me pod?is ayudar porque estoy un poco atascado. He hecho un modelo de regresi?n de Cox para la supervivencia a 3 a?os de pacientes con c?ncer colorrectal en funci?n de una serie de factores. De la muestra total de unos 1000 casos, cre? dos grupos: uno de entrenamiento y otro de test. El modelo lo hice con el grupo de entranamiento. La asignaci?n de los pacientes a cada

Los datos no son de desgaste de cuchilla, sino de consumo de las mismas. Por ello tengo los datos de la siguiente forma: Unidades cambiadas Fecha En unidades cambiadas, suele ser una y en fecha el dia que se hizo el cmabio. Con eso no se muy bien como estructurar los datos para hacer el análisis. Gracias Jesús > Date: Mon, 7 Dec 2015 16:27:18 +0100 > From: griera en yandex.com

A lo mejor si escribes a los que mantienen la Task-View de R (Survival Analysius) te pueden dar la clave...: CRAN Task View: Survival Analysis*Maintainer:*Arthur Allignol and Aurelien Latouche*Contact:*arthur.allignol at fdm.uni-freiburg.de*Version:*2013-08-09 Y en Stata, como referencia adicional (que puede conducir a algo equivalente en R): http://www.jstatsoft.org/v53/i12/paper Saludos,

Pero como haría el data frame?? Porque las cuchillas son de la misma referencia. En realidad es para ver cada cuanto se gstan las cuchillas y ver que pedidos hay que hacer de las mismas. La tabla que tengo es: 25 enero-> 1 cuchilla gastada 30 enero -> 1 cuchilla gastada 3 de febrero -> 2 cuchillas gastadas 5 de febrero -> 1 cuchilla gastada Y así.... No tiene necesariamente que ser