Es posible que en algunos sujetos se desconozca el tiempo real y sólo se disponga de un período en donde, por el momento, no se produjo el suceso. Estos datos reciben el nombre de datos censurados.

Si los datos censurados se consideran como no censurados se sesga la respuesta hacia valores inferiores.

El estadístico de elección en este tipo de distribuciones es la función de probabilidad de supervivencia S(t). Básicamente, proporciona la probabilidad o proporción de individuos que sobrevivirán hasta un tiempo dado. Funciones relacionadas con la función de supervivencia son la función de densidad f(t) y la función de riesgo h(t).

Si las distribuciones de datos de supervivencia se ajustan a distribuciones conocidas, se obtienen varias ventajas. Una de ellas consiste en que prácticamente toda la información muestral su puede "concentrar en los parámetros que definen la distribución". También su pueden obtener por procedimientos directos las otras funciones de supervivencia relacionadas.

Los anteriores procedimientos paramétricos no pueden emplearse en todas las ocasiones. Por lo que todas las funciones de supervivencia deben ser calculadas para cada tiempo dado. Los métodos empleados tienen en cuenta si los datos están agrupados en intervalos de tiempo –método actuarial- o si los datos contienen información incompleta –método de Kaplan –Meier-.

Con las muestras obtenemos un estimado de la función de supervivencia poblacional. Es posible obtener un intervalo confidencial para la función poblacional que esté definido en cada punto del tiempo –en realidad obtenemos una banda de confianza-.

Uno de los métodos más utilizados en la comparación de dos o más curvas de supervivencia es la prueba del "log-rank test". Este es un método no paramétrico que admite información censurada y no está sometido a restricciones mayores. Básicamente, se comparan las respuestas derivadas de dos tratamientos. Este método incluye el cálculo de puntuaciones –rangos- relacionados con la magnitud de la respuesta –tiempo hasta-, que son similares a los empleados en pruebas no paramétricas para datos sin información censurada.