검열 된 데이터에 공변량을 사용할 수없는 생존 분석

판사들이 결정을 내리는 데 필요한 시간을보고 있습니다. 각 판사는 많은 신청자를 평가하며 신청서를 승인하거나 승인 할 수 없습니다. 판사는 청문회 후 언젠가 보고서를 제출하면 사건이 마무리됩니다. 연구 기간이 끝날 무렵에도 많은 사례가 열렸습니다.

사례가 시스템을 통과하는 데 필요한 평균 시간을 추정하고 싶습니다. 또한 거부 된 케이스가 승인 된 케이스보다 오래 걸리는지 확인하고 싶습니다. (심사관은 결국 승인하지 않거나 추가 문서를 요구하지 않는 보고서를 작성하는 데 시간이 더 걸리는 것 같습니다).

분명히, 연구가 끝났을 때 여전히 열려있는 사례가 승인되었는지 여부는 알 수 없으므로 공변량 (승인 / 승인 안 함)이 데이터와 함께 검열됩니다.

이것에 대해 내가 할 수있는 일이 있습니까?

@jsk는 @Alexis의 답변에 대한 핵심 사항을 가지고 있습니다. 이 경우에 적합한 생존 분석 유형은 경쟁 위험입니다. a) 수락, b) 거부 및 c) 오른쪽 검열의 세 가지 가능한 결과가 있습니다.

열쇠는 허용 / 거절이 단일 공변량이 아니라 두 가지 경쟁 위험이라는 점입니다. 이것은 대부분의 통계 소프트웨어에서 매우 쉽습니다. 예를 들어, R의에서 survival패키지, 당신은 단순히 수준 요소로 이벤트를 코드 censored, accepted및 rejected. ( censored첫 번째 수준이어야하며 다른 수준은 경쟁 위험으로 간주됩니다.)

내가 당신을 이해한다면, 이것은 꽤 표준적인 생존 분석 / 이벤트 이력 분석 권리 검열입니다; Kaplan-Meyer, 불연속 시간 위험 모델 등은 모두 시간이 지남에 따라 이벤트가 발생할 위험이있는 샘플의 축소를 통합하여 이벤트 발생의 올바른 검열 (예 : 사례 사례 승인)을 고려하면서 이벤트가 발생했는지 여부와시기를 추정합니다. 이벤트 발생과 검열로 인해 발생합니다.

위키 백과 문서는 괜찮은 소개를 제공합니다. 그리고 Singer, JD 및 Willett, JB (2003)를 확인하십시오. 적용된 종 방향 데이터 분석 : 모델링 변경 및 이벤트 발생 . 불연속 이벤트 이력 모델에 대해 자세히 설명하고 콕스 비례 위험 모델에 대한 적절한 섹션이있는 뉴욕 주 옥스포드 유니버시티 프레스.