Courbes de survie paramétriques

Principes des courbes de survie paramétriques

Les courbes de survie paramétriques permettent d'obtenir rapidement des courbes de survie, ainsi que des statistiques essentielles comme le temps médian résiduel de survie en supposant qu'il existe une distribution de probabilité sous-jacente (on utilise souvent la distribution de Weibull). Les courbes de survie permettent d'analyser l'évolution de l'effectif d'une population donnée avec le temps.

Cette technique est utilisée pour l'analyse de données de survie, qu'il s'agisse d'individus (recherche sur le cancer par exemple), ou de produits (résistance au temps d'un outil de production par exemple) : certains individus meurent (les produits cassent), mais d'autres sortent de l'étude parce qu'ils guérissent, que l'on perd leur trace (déménagement par exemple) ou parce que l'étude est interrompue. Le premier type d'information est appelé « données événement », tandis que le second est appelé « données censurées ».

Exemples d’utilisation des courbes de survie paramétriques

Les courbes de survie paramétriques permettent de vérifier si une population s'ajuste bien à une distribution de probabilité. Par exemple, il peut être intéressant de vérifier que le temps de survie face à une même maladie suit bien une distribution de Weibull ou une distribution exponentielle.

Résultats pour les courbes de survie paramétrique

Tableau en sortie

La qualité d'ajustement des données à la distribution peut être vérifiée, ainsi que les paramètres estimés. De plus des quantiles sont obtenus pour cette distribution.

Graphiques

quatre graphiques peuvent être affichés :

  • Fonction de survie cumulée (FSC),
  • -Log(FSC)
  • Log(-Log(FSC))
  • fonction de risque.