Kiểm duyệt khoảng

Tôi đã chạy một đường cong sinh tồn kiểm duyệt với R, JMP và SAS. Cả hai đều cho tôi các biểu đồ giống hệt nhau, nhưng các bảng khác nhau một chút. Đây là bảng JMP đưa cho tôi.

Start Time  End Time    Survival    Failure SurvStdErr
.            14.0000      1.0000     0.0000     0.0000
16.0000      21.0000      0.5000     0.5000     0.2485
28.0000      36.0000      0.5000     0.5000     0.2188
40.0000      59.0000      0.2000     0.8000     0.2828
59.0000      91.0000      0.2000     0.8000     0.1340
94.0000     .             0.0000     1.0000     0.0000

Đây là cái bàn mà SAS đưa cho tôi:

Obs Lower Upper Probability Cum Probability Survival Prob Std.Error
1    14    16      0.5          0.5             0.5        0.1581
2    21    28      0.0          0.5             0.5        0.1581
3    36    40      0.3          0.8             0.2        0.1265
4    91    94      0.2          1.0             0.0        0.0

R có đầu ra nhỏ hơn. Biểu đồ giống hệt nhau và đầu ra là:

Interval (14,16] -> probability 0.5
Interval (36,40] -> probability 0.3
Interval (91,94] -> probability 0.2

Vấn đề của tôi là:

1. Tôi không hiểu sự khác biệt
2. Tôi không biết làm thế nào để giải thích kết quả ...
3. Tôi không hiểu logic đằng sau phương pháp.

Nếu bạn có thể giúp tôi, đặc biệt là với việc giải thích, nó sẽ là một trợ giúp tuyệt vời. Tôi cần tóm tắt kết quả trong một vài dòng và không chắc cách đọc các bảng.

Tôi nên thêm rằng mẫu chỉ có 10 quan sát, không may, trong các khoảng thời gian xảy ra sự kiện. Tôi không muốn sử dụng phương pháp cắt bỏ điểm giữa bị sai lệch. Nhưng tôi có hai khoảng (2,16] và người đầu tiên không sống sót bị thất bại ở tuổi 14 trong phân tích, vì vậy tôi không biết nó làm như thế nào.

Biểu đồ:

Vấn đề quan trọng nhất ở đây là sự hiểu biết về kiểm duyệt và loại nào áp dụng trong tình huống của bạn. Vì vậy, đối với các vấn đề của bạn 1. và 3., hãy hiểu bối cảnh của vấn đề của bạn. Điều này sẽ giúp bạn xác định phương pháp kiểm duyệt thích hợp.

Đầu ra R nói rằng nhóm thất bại đầu tiên nằm trong khoảng (14,16]. Điều này không có nghĩa là thất bại xảy ra ở 14. Điều đó có nghĩa là R giả định dữ liệu được kiểm duyệt đúng, đây là giả định phổ biến nhất để phân tích tỷ lệ sống. Tại sao sự thất bại được trích dẫn là một phạm vi (14,16] trái ngược với chỉ một xác suất ở mức 16? Có thể là do ước tính giới hạn độ tin cậy.

Giải thích kết quả R, tương tự như SAS: Xác suất thất bại tại t = 16 là 50%, tại t = 40 là 30%, tại t = 94 là 20%.

Hãy quên việc cố gắng hiểu vấn đề bằng cách sử dụng ba gói phân tích. Chọn một, hiểu các tùy chọn bạn có thể đặt để kiểm duyệt và sử dụng nó. Một liên kết tốt cho R: ở đây