Résumé 106 :
Un test du log-rank stratifié avec données manquantes
Mezaouer, Amel ; Dupuy, Jean-François ; Boukhetala, Kamel
Université Saad Dahleb-Blida
Dans [2], les auteurs proposent un test du log-rank stratifié lorsque la variable renseignant l'appartenance aux strates est manquante au hasard et la censure dépend du groupe de traitement. Pour mettre en oeuvre ce test, il est nécessaire de disposer d'un modèle pour la distribution de probabilité des strates. Dans ce travail, nous proposons une nouvelle approche reposant sur une pondération des cas-complets. Nous comparons ces deux approches au moyen de simulations.