Sin entrar en demasiados detalles, lo principal a recordar es que la regresión logística tiene una respuesta binaria y para el análisis de supervivencia (por ejemplo, la regresión de Cox) utiliza un tiempo hasta el evento. En la perspectiva del análisis de supervivencia, tiene dos variables que se reducen a una. Cuando miras un conjunto de datos, esto tiene sentido. Tiene un indicador binario para el evento (por ejemplo, Muerte o No Muerte) y el tiempo para este evento. El análisis de supervivencia también tendrá en cuenta la censura, o si el evento se observó durante el período de tiempo. Por ejemplo, si está estudiando el efecto de un tratamiento sobre la muerte, no todos morirán durante el período de estudio. ¡Pero siguen siendo importantes! Desea incorporarlos al análisis y, por lo tanto, debe tener en cuenta esta censura.
Entonces, se podría decir que el análisis de supervivencia es un poco más que una regresión logística. Es posible ignorar el elemento tiempo y simplemente hacer una regresión logística. Sin embargo, esto da como resultado una pérdida de información y no está utilizando todos sus datos. De hecho, a veces se realiza una regresión logística en lugar de análisis de supervivencia, ¡incluso cuando un análisis de supervivencia podría ser más apropiado!
El elemento del tiempo es la principal diferencia entre la regresión logística y el análisis de supervivencia. Si bien mencionó predicción, la regresión y la predicción son muy similares. La perspectiva simplemente se modifica.
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TL; DR: El análisis de supervivencia es logístico + tiempo y explica la censura.