#Escribe los datos en un objeto data.frame:
hpa <- data.frame(tiempo=c(23, 47, 69, 70, 71, 100, 101, 148, 181,
                          198, 208, 212, 224,
                   5, 8, 10, 13, 18, 24, 26, 26, 31, 35, 40, 41, 48, 50,
                  59, 61, 68, 71, 76, 105, 107, 109, 113, 116, 118,
                  143, 154, 162, 188, 212, 217, 225),
        censura = c(1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0,
                    rep(1, 16), 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1,
                   rep(0, 6)), 
                  marca=c(rep(-1,13), rep(1, (16*2))))

library(survival)
#Obten los estimadores Kaplan-Meier para los dos grupos
hpa.survfit  <- survfit(Surv(tiempo, censura) ~ marca, data= hpa)

#Dibuja la grafica de las dos curvas
plot(hpa.survfit, mark.time=FALSE, lty=1:2)
title(xlab="tiempo", ylab="Función de supervivencia estimada")
legend(25, 0.2, legend=c("Marca negativa", "Marca positiva"), lty=1:2)

#Realiza la prueba log-rank
hpa.survdiff <- survdiff(Surv(tiempo, censura) ~ marca, data= hpa, rho=0)