Подскажите, пожалуйста, каким образом оценивается статистическая значимость полученной оценки функции выживания (оцениваем по методу Каплана-Мейера) с помощью доверительного интервала этой оценки? Просмотрела ни один учебник, но эта тема не рассматривалась.
Можно ли выдвинуть гипотезу о статистической значимости этой оценки и проверить для каждого момента времени, когда происходило событие, содержит интервал 0 или все происходит "хитрее"?
Заранее спасибо!

Никак.

Ну вот, значит правильно - никак.

Обычно на значимость проверяют статистическую гипотезу, которая задает некоторый параметр или функцию. Например, можно проверить гипотезы: коэффициент корреляции между массой тела и ростом лягушек в Сокольниках равен нулю или функция распределения возраста в популяции антарктических пингвинов совпадает с нормальной функцией. Случай функции выживания аналогичен: следует определить опорную (стандартную для данных условий) функцию выживания и проверять нулевую гипотезу: полученная в эксперименте (клинике) функция выживания совпадает с опорной.

Спасибо большое за ответ. А не могли бы Вы подсказать каким критерием в этом случае лучше всего пользоваться? Подойдут ли здесь критерии, которые обычно используются для сравнения двух групп по выживаемости (логранговый, Гехана итд.)?
И еще, зачем же тогда во всех статистических пакетах для метода Каплана-Мейера приводится значение средней ошибки и доверительного интервала?

А в чем проблема? У Вас есть доверительный интервал, т.е. диапазон, в котором находится истинное (популяционное), а не выборочное (Вашего эксперимента) значение функции выживаемости для данного временного промежутка. И далее как с обычными доверительными интервалами...

Меня смущает, что обычно доверительные интервалы строятся для случайной величины, а здесь ведь случайная функция. Получается, что гипотезу об адекватности полученной оценки функции выживания нужно проверять по всем моментам времени, когда происходило событие, или можно ограничиться проверкой, например, для среднего момента времени исследуемой выборки?

Опорная функция распределения, с которой сравнивается эмпирически полученная выборочная функция выживания, не должна выходить за доверительные интервалы для ВСЕХ моментов времени.

Спасибо!

Это почему? Фактически есть набор n точек, почему если в одной точке ДИ перекрывается, то гипотеза различия кривых отвергается? Это такое раздувание ошибки второго типа... Более того, подобное заявление очевидно неправильно, поскольку в правой части (около нуля) различий достоверных никогда не будет (через сто лет все участники форума будут мертвы, но это не означает, что они умрут в одно время и будут вымирать с равной скоростью) .Необходим обычный контроль, исходя из числа точек сравнения.
А вот описание лучше делать для каждой точки по отдельности