La mayoría de los análisis de supervivencia se basan en tiempos de falla exactos y observaciones censuradasa la derecha, utilizándose métodos ampliamente difundidos como el método de Kaplan-Meier (KM). Cuandolos datos presentan censura a intervalo es necesario utilizar el método de Turnbull para estimar la función desupervivencia, sin embargo en la práctica se usa con frecuencia la imputación del tiempo de falla en este tipode censura a través del punto medio del intervalo (PM), el extremo derecho del intervalo (ED) o generandoun punto aleatorio dentro del mismo a través de la distribución uniforme. Este trabajo estudia a través desimulación el efecto de los tres tipos de imputación sobre la estimación de la curva de supervivencia encomparación al método desarrollado por Turnbull. Se analizaron diferentes escenarios de simulación basadosen el tamaño de muestra y el tiempo entre visitas. En todos los escenarios de simulación las funcionesestimadas usando imputación de datos difieren significativamente de la verdadera función de supervivenciaS(t).