El modelo Cox clásico es el procedimiento más popular para estudiar datos censurados a la derecha en análisis de supervivencia. Sin embargo, se basa en la suposición fundamental de riesgos proporcionales (PH). Los modelos Cox modificados, estratificados y extendidos, han sido ampliamente empleados como soluciones cuando la suposición PH se viola. Sin embargo, comparaciones previas de los modelos Cox modificados no emplearon simulaciones exhaustivas de Monte Carlo para llevar a cabo un análisis comparativo entre los dos modelos. En este artículo, realizamos una extensa simulación de Monte Carlo para comparar el rendimiento de los modelos Cox estratificados y extendidos bajo tasas de censura variables, tamaños de muestra y distribuciones de supervivencia. Nuestros resultados sugieren que el rendimiento de los modelos en tasas de censura y tamaños de muestra variables es robusto a la distribución de los tiempos de supervivencia. Por lo tanto, su rendimiento bajo tiempos de supervivencia de Weibull fue comparable al de los tiempos de supervivencia exponenciales. Además, encontramos que el modelo Cox extendido superó a otros modelos en cada combinación de censura, tamaño de muestra y distribución de supervivencia.