R-Paket zur Simulation komplexer Überlebenszeiten

Heute möchten wir in unserer Statistik-Beratung das R-Paket survsim vorstellen. Mit Hilfe dieses Pakets lassen sich komplexe Überlebenszeiten bequem modellieren. So ist die Simulation von Überlebenszeiten mit einfachen, multiplen und widerkehrenden Events möglich. Die wichtigsten Funktionen möchten wir kurz vorstellen.

Generell können mit survsim beziehungsweise dessen Funktionen Überlebenszeiten aus drei verschiedenen Verteilungen simulieren. Implementiert sind die Weibull-, Log-Normal- und Log-Logistsche-Verteilung. Neben den eigentlichen Überlebenszeiten, können ebenso die  Zensierungszeiten aus den gleichen Verteilungen simuliert werden. Weiterhin sind drei Grundlegende Funktionen in survsim enthalten: simple.surv.sim(), mult.ev.sim() und rec.ev.sim(). Hierbei ermöglicht simple.surv.sim() die Simulation von einfachen Events bzw. der Zeiten, mult.ev.sim() die Simulation von multiplen Events und rec.ev.sim() wiederkehrende Events. Neben den obigen Angaben können ebenso der Stichprobenumfang, die Studiendauer, Kovariate etc. spezifiziert werden.

Beispielcode:

# installiere Paket, falls noch nicht geschehen
> install.packages("survsim")

# Lade Paket
> library(survsim)

# Startwert für den Zufallsgenerator wird festgelegt
> set.seed(23231)

# n:          Stichprobenumfang von n = 100
# folttime:   Zeit bis zum Ende der simulierten Studie
# dist.ev:    Verteilung der Ereigniszeiten: implementiert sind Weibull-,
#             lognormal- und Log-logistische Verteilung
# anc.ev:     Der Nichtzeitabhängige Parameter, der gewählten Verteilung,
#             für die genauere Form der Parametrisierungen, vergleiche 
#             Morina und Navarro (2014)
# beta0.ev:   Achsenabschnitt des Modells, vergleiche 
#             Morina und Navarro (2014)
# anc.ev:     Der Nichtzeitabhängige Parameter, der gewählten Verteilung 
#             für die Zensur von Probanden, für die genauere Form der 
#             Parametrisierungen, vergleiche Morina und Navarro (2014)
# beta0.cens: Achsenabschnitt des Modells der Zensur, vergleiche 
#             Morina und Navarro (2014)
# Modell ohne Kovariate

# Speichere die simulierten Ereigniszeiten in dem Objekt sim
> sim <- simple.surv.sim(n = 100, foltime = 1637, dist.ev = "weibull", 
                         anc.ev = 2, beta0.ev = 0.5, anc.cens = 1, 
                         beta0.cens = 0.4)
# Zeige die ersten 6 Zeilen von sim an:
> head(sim)

  nid status start      stop z x
1   1      1     0 0.6687347 1 0
2   2      0     0 0.7480289 1 0
3   3      0     0 0.1076250 1 0
4   4      1     0 0.7529622 1 0
5   5      0     0 0.6203316 1 0
6   6      0     0 0.3649448 1 0

Literatur

Bender R., Augustin T. und Blettner, M. (2005): Generating Survival Times to Simulate Cox Proprotional Hazards Models, Statistics in Medicine, 24(11), S. 1713 - 1723.

R Core Team (2014), R: A Language and Enviroment for Statistical Computing, R Foundation for Statistical Computing, Wien, Östereich, http://www.R-project.org/.

Morina, D. und Navarro, A. (2014): The R Package survsim for the Simulation of Simple and Complex Survival Data, Journal of Statistics Software 59(2).

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