Sansürlü veriler için ortak değişkenlerin bulunmadığı hayatta kalma analizi

Hakimlerin kararlara ulaşabilmeleri için gereken zamana bakıyorum. Her yargıç birkaç başvuranı değerlendirir ve başvuruyu onaylayabilir veya onaylayamaz. Yargıç, duruşmadan bir süre sonra raporunu hazırladığında dava kesinleşir. Çalışma süresinin sonunda bazı vakalar hala açıktı.

Vakaların sistemde dolaşabilmesi için gereken ortalama süreyi tahmin etmek istiyorum. Ayrıca, reddedilen davaların onaylanan davalardan daha uzun sürüp sürmediğini görmek istiyorum. (Hâkimler, sonunda onaylayamadıkları veya fazladan belge istedikleri raporları yazmak için daha uzun zaman harcıyor gibi görünüyor).

Açıkçası, çalışma sona erdiğinde hala açık olan vakaların onaylanıp onaylanmayacağını bilmiyorum, bu nedenle değişken (onaylama / onaylama) verilerle birlikte sansürlendi.

Bu konuda yapabileceğim bir şey var mı?

survival

— Placidia
kaynak

Her yargıç sadece bir başvuru sahibine mi davranıyor? Hayatta kalmada 'bilgilendirici olmayan sansür' varsayımı ile bir sorunumuz var mı? Tüm başvuru sahipleri sürece aynı zamanda mı başladı?

— Michael M

Her yargıç, çalışma döneminde birçok başvuranı tedavi eder (her biri yaklaşık 30 kişi). Vakaların bazıları kesinleşti (kabul / ret) - diğerleri hala açık.

— Placidia

Yanıtlar:

@jsk, yorumlarında @Alexis'in cevabının anahtarıdır. Bu durumda kullanılacak uygun hayatta kalma analizi türü, Rakip Risklerdir. Üç olası sonucunuz vardır: a) kabul edildi, b) reddedildi ve c) sağ sansürlendi.

Önemli olan, kabul edilen / reddedilenin tek bir ortak değişken değil, birbiriyle rekabet eden iki risk olmasıdır. Çoğu istatistiksel yazılımda bu oldukça kolaydır. Örneğin, R'ın içinde survivalpaketin, sadece seviyeleri ile bir faktör olarak olayı kod censored, acceptedve rejected. ( censoredbirinci seviye olmalı, diğer seviyelerin rekabet eden riskler olduğu varsayılır.)

— Wayne
kaynak

Bunu cevapladığınız için teşekkürler. Sorumu yönlendiren analiz olaylar tarafından üstlenildi, ancak ben de benzer talepleri olan yeni bir veri seti aldım.

— Placidia

Seni anlarsam, bu oldukça standart sağkalım analizi / olay geçmişi analizi sağ sansürleyici şeyler; Kaplan-Meyer, ayrık zamanlı tehlike modelleri vs. hem olayın meydana gelmesi hem de sansür nedeniyle.

Wikipedia makalesi iyi intro verir. Singer, JD ve Willett, JB'ye (2003) bakabilirsiniz. Uygulamalı boyuna veri analizi: Değişimi ve olay oluşumunu modelleme . Ayrık zamanlı olay geçmişi modellerini ayrıntılarıyla anlatan ve Cox orantılı tehlike modelleri hakkında yeterince iyi bir bölüme sahip olan Oxford University Press, New York, NY.

— Alexis
kaynak

Bunun standart bir sağkalım analizi için uygun olduğundan emin misiniz? Ortaya çıkabilecek iki özel olay var gibi görünüyor. Belki de rakip bir risk modeli daha uygun olabilir mi?

— jsk

Ah. Yanlış anlıyor muyum? Ah evet. . . Sanırım haklı olabilirsin. Rağmen, iki aşamalı bir model olarak çerçevelenmiş olabilir merak ediyorum: bir "karar" verilip verilmediği için olay geçmişi ve ne kabul / reddetme modelleme için ikinci aşama?

— Alexis

Bunun işe yarayacağından emin değilim. Er ya da geç, her dava bir şekilde çözülür. Yargılama süresi ile karar arasında bir ilişki yoksa, sansür bilgilendirici değildir. Ancak, reddedilmesi daha uzun sürerse, örneğin, açık vakaların orantısız sayıda olması reddedilmeler için olacaktır (hangisini bilmediğimiz halde). Açık davaların sonucunu ima etmeye kalkışırsa ne olacağını merak ediyorum.

— Placidia

Placida, bu gerçekten ilginç: zamana bağımlı olmanın bu yönü hakkında soru sorabilir misin? Ayrıca ölüm, uzaklaştırma ve emeklilik hakkında: orijinal yargıç tarafından kesin olarak her davaya nihai karar verilmedi mi?

— Alexis

Sanırım bir dava başka bir hakime devredilebilir, ama bu nadirdir. Davalara genellikle birkaç hafta içinde karar verilir. Reddedilebilir davalar daha uzun sürerse, çalışma karar verilmeden önce sona ereceğinden daha fazla reddedilebilir sansür uygulanacaktır. Sorun şu ki, çalışma sona ermeden kapatılan davaların karar durumunu gözlemleyebiliyorum, ancak sansürlenen davalarda bu durumu gözlemleyemiyorum. Davanın sonucunu ortak bir değişken olarak kullanmak benim için tehlikeli görünüyor, ancak aynı şekilde veriler bu konuda bilgi vermelidir.

— Placidia