Допустимая доля цензурированных наблюдений в анализе выживаемости, а что если 100%? Опции

[nokh]

Идеальные данные для анализа выживаемости - когда точно известно сколько человек прожил, например, после операции и когда умер. В этом случае цензурированных наблюдений нет. Другой крайний случай - когда все наблюдения цензурированные и дальнейшая судьба пациентов неизвестна. Например один прожил больше года, другой - больше трех. В этом случае может оказаться, что больше года - это 5, а больше трех - это 4. Поэтому, насколько я понимаю, сравнить выживаемость в двух группах где все наблюдения цензурированные невозможно в принципе. А какова допустимая доля цензурированных наблюдений в выборке? Существуют ли какие-то обоснованные или негласные правила? Полазил в и-нете, заглянул в книжки - пока ответа не нашел, хотя везде рассматриваются примеры где полные данные заметно преобладают над цензурированными. Или может считать цензурированными только точно живых на момент анализа, а всех потерявшихся считать умершими в интервале между двумя осмотрами, как прочитал в одной статье?

[DrgLena]

"Все не так уж просто"
Безусловно, не просто!!! Как и любой прогноз в медицине. Ведь мы его проводим не для того, чтобы он непременно был реализован по нашим моделям, а для предотвращения нежелательного прогноза. Т.е. найти значимые факторы и воздействовать на них. Да, возможно это можно назвать упражнениями, но когда в базе данных более 3,5 тыс наблюдений (101 больной наблюдается более 20 лет), можно создать обучающую выборку из 917 больных и помоделировать. Конечно, помоделировать с целью оценить различные подходы к лечению, с учетом известных или новых факторов риска.
Начать действительно нужно с предположения о форме функции выживаемости. В модуле таблицы выживаемости я это могу сделать, причем оценки будут зависеть от выбранного интервала, выбираю 6 мес. Предлагается сравнение с 4 видами распределения Exponential, Linear Hazard, Gompertz, Weibull. Параметры оценки для этих видов очень близки, соответственно р=0,87, р=0,86, р=0,90, р=0,97. Т.е. подходит любое, но мне ближе Weibull, выбираю и получаю таблицы выживания для интервалов по 6 мес.
Но в последующем, при создании модели никакие программы меня не спрашивают, что мне ближе. Т.е. вопросов больше, чем ответов.
Насчет плохих привычек, я вообще не поняла?., что с чем совмещали раньше. Грустно только, что прогнозы сбываются и в контрольной выборке.