R Notebook

#Paquetes

library(readxl) 
library(dplyr)    

## 
## Adjuntando el paquete: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

library(survival)

para leer base de datos

tabla_vida <- read_excel("TablasVida.xlsx")

la base de datos

View(tabla_vida)

tabla_vida$Nacimiento <- as.Date(tabla_vida$Nacimiento)
tabla_vida$Muerte     <- as.Date(tabla_vida$Muerte)

tabla_vida$edad_muerte <- ifelse(
  is.na(tabla_vida$Muerte),
  as.numeric(difftime(Sys.Date(), tabla_vida$Nacimiento, units = "days")),
  as.numeric(difftime(tabla_vida$Muerte, tabla_vida$Nacimiento, units = "days"))
)

supervivencia_general <- Surv(
  time = tabla_vida$edad_muerte / 365,
  event = !is.na(tabla_vida$Muerte)
)

km_general <- survfit(supervivencia_general ~ 1)

plot(km_general,
     main = "Curva de supervivencia general",
     xlab = "Edad (años)",
     ylab = "Probabilidad de supervivencia",
     col = "orange",
     lwd = 2)

##Curva de supervivencia en hombres

tabla_vida_h <- tabla_vida %>% filter(Sexo == "M")

supervivencia_h <- Surv(
  time = tabla_vida_h$edad_muerte / 365,
  event = !is.na(tabla_vida_h$Muerte)
)

km_h <- survfit(supervivencia_h ~ 1)

plot(km_h,
     main = "Curva de supervivencia hombres",
     xlab = "Edad (años)",
     ylab = "Probabilidad de supervivencia",
     col = "purple",
     lwd = 2)

##Curva de supervivencia en mujeres

tabla_vida_m <- tabla_vida %>% filter(Sexo == "F")

supervivencia_m <- Surv(
  time = tabla_vida_m$edad_muerte / 365,
  event = !is.na(tabla_vida_m$Muerte)
)

km_m <- survfit(supervivencia_m ~ 1)

plot(km_m,
     main = "Curva de supervivencia mujeres",
     xlab = "Edad (años)",
     ylab = "Probabilidad de supervivencia",
     col = "magenta",
     lwd = 2)