Resumen en español

En el análisis de sobrevivencia, se dispone de diversas metodologías para estimar la función de sobrevivencia, que incluyen enfoques paramétricos, semiparamétricos y no paramétricos. Esta investigación se enfoca específicamente en el análisis no paramétrico, con especial atención al estimador de Kaplan-Meier, ampliamente difundido en la literatura por su simplicidad y utilidad práctica. El propósito de este trabajo es comparar el desempeño de varios estimadores no paramétricos de la función de sobrevivencia incluyendo los de Kaplan-Meier, Nelson-Aalen, Prentice, Andersen, Harris-Albert, Moreau y Hosmer-Lemeshow a través de un diseño de simulación. Para ello, se evaluarán sus respectivos errores cuadráticos medios bajo diferentes escenarios definidos por variaciones en el tamaño muestral y el porcentaje de censura. Además, se implementará un algoritmo en R que automatice el proceso de generación de datos, estimación y comparación, incorporando la técnica de remuestreo Bootstrap con el fin de obtener distribuciones empíricas de los estimadores y cuantificar su desempeño.