インターバル打ち切り

R、JMP、SASで区間検閲生存曲線を実行しました。どちらも同じグラフを提供してくれましたが、表は少し異なりました。これは、JMPから提供されたテーブルです。

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

これは、SASから提供されたテーブルです。

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の方が出力が小さかった。グラフは同じで、出力は次のとおりです。

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

私の問題は：

1. 違いがわかりません
2. 結果の解釈方法がわかりません...
3. 私はメソッドの背後にある論理を理解していません。

あなたが私を、特に解釈で助けてくれるなら、それは大きな助けになるでしょう。結果を数行に要約する必要がありますが、表の読み方がわかりません。

残念ながら、サンプルには、イベントが発生した間隔の10件の観測しかなかったことを付け加えておきます。偏った中点代入法を使いたくありませんでした。しかし、私には（2,16]の2つの間隔があり、生き残ることができない最初の人は分析で14で失敗したので、それがどのように機能するかわかりません。

グラフ：

ここで最も重要な問題は、検閲の理解と、状況に適用されるタイプです。したがって、問題1.と3.について、問題のコンテキストを理解してください。これは、適切な打ち切り方法を定義するのに役立ちます。

R出力は、失敗の最初のグループが間隔（14,16]にあることを示しています。これは、14で失敗が発生したことを意味しません。これは、Rがデータを右打ち切りであると仮定したことを意味します。生存分析の場合。失敗が16の確率だけでなく範囲（14,16）として引用されるのはなぜですか？これは、信頼限界の推定が原因である可能性があります。

SASに類似したRの結果の解釈：t = 16での失敗の確率は50％、t = 40での確率は30％、t = 94での確率は20％です。

3つの分析パッケージを使用して問題を理解することを忘れてください。1つを選択し、打ち切りに設定できるオプションを理解して、それを使用します。Rの良いリンク：ここ