मैं एक जीवित विश्लेषण में स्थिति परिवर्तन का पता लगाने के लिए दो अलग-अलग तरीकों की तुलना करना चाहता हूं। विषयों के एक समूह को एक लंबी अवधि (कई वर्षों) के लिए पालन किया जा रहा है, और दो परीक्षा विधियों का उपयोग यह जांचने के लिए किया गया है कि क्या स्थिति में परिवर्तन हुआ है; एक विधि का उपयोग वर्ष में दो बार प्रत्येक विषय की जांच के लिए किया जाता था और दूसरी विधि का उपयोग वर्ष में एक बार प्रत्येक विषय की जांच के लिए किया जाता था। सवाल यह है कि अगर ये दोनों विधियाँ स्थिति परिवर्तन का पता लगाने की उनकी क्षमता में व्यवस्थित रूप से भिन्न हैं।
जिस परीक्षण के बारे में मैं सोचता हूं वह यह देखने के लिए एक लॉग रैंक टेस्ट है कि क्या दो विधि के कपलान-मेयर घटता है। मुझे आश्चर्य है कि अगर यह समस्या है कि लॉग-रैंक टेस्ट करते समय उत्तरजीविता घटता है "युग्मित" (अर्थात एक ही विषय पर दो तरीकों का उपयोग किया जाता है)। क्या यह लॉग-रैंक टेस्ट में धारणा का उल्लंघन है, या क्या यह शायद सिर्फ एक अक्षम्य परीक्षण है क्योंकि यह इस बात पर ध्यान नहीं देता है कि दोनों वक्र संबंधित हैं? क्या किसी के पास एक वैकल्पिक विश्लेषण के लिए सुझाव है जो टिप्पणियों के भीतर निर्भरता के लिए खाता है?
शायद यह कोई समस्या नहीं है, शायद मैं सोच के ऊपर हूं।
ठीक है, मैं स्थिति परिवर्तन का सही समय नहीं जानता, केवल समय बिंदु जब विधियों ने स्थिति परिवर्तन का पता लगाया है। मुझे लगा कि मुझे अंतिम परीक्षा के बीच के समय के अंतराल के उत्तरजीविता समय को निर्धारित करना था जब स्थिति परिवर्तन का पता नहीं चला था और परीक्षा जब स्थिति परिवर्तन का पता चला था। यह विधि के नुकसान की भरपाई कर सकता है जो कि वर्ष में दो बार उपयोग की जाने वाली विधि के विपरीत केवल वर्ष में एक बार विषयों की जांच के लिए उपयोग किया जाता है। और फिर इन डेटा से सर्वाइवल कर्व्स का निर्माण करें।