SEMINARIO DE POSGRADO
ESTRATEGIAS Y DISEÑOS AVANZADOS DE
INVESTIGACIÓN SOCIAL
Titular: Agustín Salvia
ANÁLISIS DE SUPERVIVENCIA
-Análisis actuarial
- Kaplan-Meier
-Regresión de Cox
Formulación del problema
• La hipótesis es que durante el modelo de
convertibilidad, las posibilidades de conseguir
un buen empleo -por parte de una población
de sectores marginales- son reducidas.
• Se desea conocer la probabilidad de que un
individuo obtenga un buen empleo en un
período de tiempo dado.
Formulación del problema
1995
1996
1997
1998
TIEMPO
1a8
(años de observación 95 a 2003)
1999
2000
tiempo de
observación
estado
2
1
3
1
8
0
8
0
8
1
8
0
8
0
2001
2002
ESTADO
1 consiguió buen
empleo
0 permanece con
problemas de empleo
2003
Formulación del problema
• Las características del instrumento hacen que se disponga
de información para todos los años (período 1995-2003).
• De modo que el tiempo de observación es para todos de 8
años EXCEPTO aquellos casos en que el evento ocurre (por
ejemplo si consiguió un buen empleo a los 2 años de
observación tiempo =2 y estado =1).
• Sólo en los casos que se observaron durante 8 años el valor
de estado puede ser 0 o 1.
• En otros casos esto puede no ser así (pueden presentarse
distintos valores de tiempo y distintos valores de estado
para cada tiempo).
• Se trabaja sólo con los casos que en el inicio del período de
observación (año 1995) tienen problemas de empleo
Variables del modelo
Variables independientes o de control
Variables
Categorías
Tiempo
1 a 8 años de observación
Estado
0- Permanece con problemas de empleo
1- Consiguió un buen empleo
Grupos de edad
1-Hasta 34 años
2-Entre 35 y 40 años
3-41 años o más
Sexo
0- Varones
1- Mujeres
Características del primer empleo
0-Primer empleo de buena calidad
1- Primer empleo de mala calidad
ANÁLISIS ACTUARIAL
(TABLAS DE MORTALIDAD)
8 años de observación, tomados de a dos
Varones de hasta 34 años
Mediana: Tiempo en el que se
espera que suceda el evento al
menos a la mitad de la población
Varones de 35 a 40
Mediana: Tiempo en el que se
espera que suceda el evento al
menos a la mitad de la población
Varones de 41 años o más
Mujeres de hasta 34 años
Mujeres de 35 a 40 años
Mujeres de más de 41 años
Comparación entre los grupos
N° de casos a los que le sucedió
el evento
N° de casos a los que NO le sucedió el evento
Comparación de a pares
Rechazo Ho de
igualdad de f.
supervivencia
No hay mujeres que hayan cambiado
de estado
Función de Supervivencia: Varones
Función de Supervivencia: Mujeres
KAPLAN - MEIER
KAPLAN - MEIER
• La proporción acumulada que sobrevive o
función de supervivencia se calcula para el
tiempo de supervivencia de cada individuo y
no para la agrupación de los tiempos en
intervalos (1 fila 1 caso).
• Se aplica para estudios con un número
pequeño de individuos
Varones de hasta 34 años
Varones de 35 a 40 años
Varones de 40 años o más
Test de igualdad entre grupos
Se rechaza Ho de
igualdad de funciones
de supervivencia entre
los grupos de edad
(varones)
Función de Supervivencia: Varones
REGRESIÓN DE COX
REGRESIÓN DE COX
• Es la generalización del análisis de Kaplan-Meier
• Permite introducir en el modelo un conjunto de variables que definen
múltiples subgrupos poblacionales
• A diferencia de los anteriores supone que existe un conjunto de variables
independientes cuyos valores influyen en el tiempo que transcurre hasta
que sucede el evento.
• Se trabaja entonces con una variable que corresponde al tiempo que
transcurre hasta que ocurre el suceso, la variable que indica la ocurrencia
o no del evento y un conjunto de variables independientes cuantitativas y
cualitativas
• Consiste en obtener una función de las variables independientes que
permite estimar en función del tiempo la probabilidad de que ocurra el
suceso
• Estima los parámetros desconocidos como en los casos de una regresión
logística
Función de Supervivencia: Varones y
mujeres
Función Uno menos la Supervivencia:
Varones y mujeres
Función de Supervivencia: Grupos de
edad
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ANALISIS DE SUPERVIVENCIA