En este artículo se abordó la problemática de dos riesgos que están compitiendo para causar la falla de un sujeto; en particular determinar si los riesgos o probabilidad de falla asociada a cada tipo de falla son igualmente importantes o si un riesgo es más serio que el otro. Para este fin se hizo un estudio de la prueba de hipótesis para la igualdad de las dos funciones de incidencia acumulada asociadas a los riesgos. Se realizó un estudio de simulación donde se comparan algunos de los procedimientos de prueba que han sido propuestos para este fin; y así, poder determinar el comportamiento de estos procedimientos de prueba bajo varios escenarios que permitan evaluar el desempeño de los mismos. Se incluyen los procedimientos de prueba usando datos reales de pacientes con linfoma.

Los datos con censura a intervalo son comunes en varias áreas del conocimiento, tales como: epidemiolo- gía, finanzas, demografía, medicina, entre otras. Ocurren cuando el evento de interés, el tiempo de falla, no se observa exactamente, sino que se encuentra dentro de algún intervalo del tiempo de observación. Con frecuencia en esta situación se realiza una imputación de los datos que no se conocen exactamente. Algunos de los métodos de imputación múltiple propuestos en la literatura son el algoritmo PMDA (Poor Man’s Data Augmentation) y el algoritmo ANDA (Asymptotic Normal Data Augmentation), los cuales per- miten estimar los parámetros del modelo de riesgos proporcionales de Cox utilizando métodos clásicos de estimación. También existen métodos alternativos para realizar estas estimaciones, como el algoritmo ICM (Iterative Convex Minorant) y un enfoque Bayesiano, que no realizan imputación de los datos con censura a intervalo. En este trabajo se realizó una comparación vía simulación del desempeño de los estimadores de los pa- rámetros del modelo de Cox producidos por cada uno de los métodos anteriormente mencionados. Los resultados evidenciaron que en términos generales los métodos ICM y el enfoque Bayesiano presentan va- lores de probabilidad de cobertura más altos y errores cuadráticos medios más bajos, además al aumentar el tamaño de la muestra estos valores mejoran notablemente comparados con los métodos PMDA y ANDA. En estos últimos no se evidenciaron diferencias considerables entre los resultados. Finalmente, se realizó una aplicación con datos reales asociados a un estudio de mastitis en ganado lechero.

La mayoría de los análisis de supervivencia se basan en tiempos de falla exactos y observaciones censuradasa la derecha, utilizándose métodos ampliamente difundidos como el método de Kaplan-Meier (KM). Cuandolos datos presentan censura a intervalo es necesario utilizar el método de Turnbull para estimar la función desupervivencia, sin embargo en la práctica se usa con frecuencia la imputación del tiempo de falla en este tipode censura a través del punto medio del intervalo (PM), el extremo derecho del intervalo (ED) o generandoun punto aleatorio dentro del mismo a través de la distribución uniforme. Este trabajo estudia a través desimulación el efecto de los tres tipos de imputación sobre la estimación de la curva de supervivencia encomparación al método desarrollado por Turnbull. Se analizaron diferentes escenarios de simulación basadosen el tamaño de muestra y el tiempo entre visitas. En todos los escenarios de simulación las funcionesestimadas usando imputación de datos difieren significativamente de la verdadera función de supervivenciaS(t).

El proceso de autoevaluación en el ámbito universitario debe considerar de forma objetiva y crítica el seguimiento académico de los estudiantes. De esta forma, se pueden tomar las decisiones que permitan mejorar el desempeño de los mismos, verificándolo mediante el uso de algunos indicadores. En ese sentido, la utilización de herramientas estadísticas ofrece un soporte para adoptar dichas disposiciones. En este artículo se propone el uso de las Tablas de Vida, las cuales dan idea del comportamiento y evolución en las cohortes de estudiantes, en particular aquellas comprendidas entre los años 1996 y 2001 en la Universidad Nacional de Colombia, Sede Medellín.