Introducción al análisis de supervivencia con Stata, tercera edición revisada

Opiniones de los lectores

En general, el libro está bien considerado por sus claras explicaciones y aplicaciones prácticas del análisis de supervivencia con Stata. Si bien sirve como una sólida introducción para aquellos con cierta experiencia en programación, puede no ser la mejor opción para principiantes. Los usuarios recomiendan la 3ª Edición Revisada por su contenido más actualizado.

Explicaciones bien estructuradas y claras, ejemplos prácticos usando Stata, excelente recurso para aprender análisis de supervivencia, cubre tanto aspectos teóricos como prácticos, muy recomendable para aquellos familiarizados con los comandos de Stata.

Escrito para usuarios con algunos conocimientos previos, no es adecuado para principiantes absolutos, y algunos usuarios encontraron el contenido inaccesible sin conocimientos previos de programación. La calidad física del libro puede variar, y existen dudas sobre la exhaustividad de algunos capítulos.

(basado en 19 opiniones de lectores)

Título original:

An Introduction to Survival Analysis Using Stata, Revised Third Edition

Contenido del libro:

An Introduction to Survival Analysis Using Stata, Revised Third Edition es el tutorial ideal para analistas de datos profesionales que quieren aprender análisis de supervivencia por primera vez o que están bien versados en análisis de supervivencia pero no son tan diestros en el uso de Stata para analizar datos de supervivencia. Este texto también sirve como una valiosa referencia para aquellos lectores que ya tienen experiencia en el uso de las rutinas de análisis de supervivencia de Stata.

La tercera edición revisada ha sido actualizada para Stata 14, e incluye una nueva sección sobre márgenes predictivos y efectos marginales, que demuestra cómo obtener y visualizar predicciones marginales y efectos marginales usando los comandos margins y marginsplot después de modelos de regresión de supervivencia.

El análisis de supervivencia es un campo propio que requiere procedimientos especializados de manejo y análisis de datos. Para satisfacer este requisito, Stata proporciona la familia de comandos st para organizar y resumir los datos de supervivencia.

Este libro proporciona teoría estadística, procedimientos paso a paso para analizar datos de supervivencia, una guía de uso en profundidad de los comandos st más utilizados de Stata, y una colección de consejos para utilizar Stata para analizar datos de supervivencia y presentar los resultados. Este libro desarrolla desde los primeros principios los conceptos estadísticos únicos de los datos de supervivencia y asume sólo un conocimiento básico de probabilidad y estadística y un conocimiento práctico de Stata.

Los primeros tres capítulos del texto cubren conceptos teóricos básicos: funciones de peligro, funciones de peligro acumulativas y sus interpretaciones.

Funciones de supervivencia.

Modelos de riesgo.

Y una comparación de metodologías no paramétricas, semiparamétricas y paramétricas. El capítulo 4 trata de la censura y el truncamiento. Los siguientes tres capítulos cubren el formateo, manipulación, stsetting, y verificación de errores involucrados en la preparación de datos de supervivencia para el análisis usando los comandos de análisis st de Stata. El capítulo 8 cubre los métodos no paramétricos, incluyendo los estimadores de Kaplan-Meier y Nelson-Aalen y las diversas pruebas no paramétricas para la igualdad de la experiencia de supervivencia.

Los capítulos 9-11 discuten la regresión de Cox e incluyen varios ejemplos de ajuste de un modelo de Cox, obtención de predicciones, interpretación de resultados, construcción de modelos, diagnóstico de modelos y regresión con datos de encuestas. Los siguientes cuatro capítulos cubren los modelos paramétricos, que se ajustan usando el comando streg de Stata. Estos capítulos incluyen derivaciones detalladas de los seis modelos paramétricos actualmente soportados en Stata y métodos para determinar qué modelo es el apropiado, así como información sobre estratificación, obtención de predicciones y temas avanzados como los modelos de fragilidad. El capítulo 16 está dedicado a los cálculos de potencia y tamaño de muestra para estudios de supervivencia. El capítulo final cubre el análisis de supervivencia en presencia de riesgos competitivos.