मैं असमंजस में हूं कि कैसे तय किया जाए कि जीवित रहने के विश्लेषण में समय को निरंतर या असतत माना जाए। विशेष रूप से, मैं बच्चे और घरेलू स्तर के चर की पहचान करने के लिए उत्तरजीविता विश्लेषण का उपयोग करना चाहता हूं जो लड़कों की लड़कियों के अस्तित्व (5 वर्ष की आयु तक) पर उनके प्रभाव में सबसे बड़ी विसंगति है। मेरे पास एक बच्चे के उम्र (महीनों में) के साथ-साथ एक संकेतक है कि क्या बच्चा जीवित है, मृत्यु की उम्र (महीनों में), और अन्य बच्चे- और घरेलू स्तर के चर।
चूंकि समय महीनों में दर्ज किया गया है और सभी बच्चे 5 वर्ष से कम आयु के हैं, इसलिए कई बंधे हुए समय रहते हैं (अक्सर आधे साल के अंतराल पर: 0mos, 6mos, 12mos, आदि)। उत्तरजीविता विश्लेषण के बारे में मैंने जो पढ़ा है, उसके आधार पर, कई बंधे हुए अस्तित्व के समय मुझे लगता है कि मुझे समय को असतत मानना चाहिए। हालांकि, मैंने कई अन्य अध्ययनों को पढ़ा है जहां अस्तित्व का समय है, उदाहरण के लिए, व्यक्ति-वर्ष (और इसलिए निश्चित रूप से बंधे हुए जीवित समय हैं) और निरंतर-समय के तरीकों जैसे कॉक्स आनुपातिक खतरों का उपयोग किया जाता है।
समय या निरंतर या असतत के रूप में व्यवहार करने के लिए मुझे यह तय करने के लिए किन मानदंडों का उपयोग करना चाहिए? मेरे डेटा और प्रश्न के लिए, कुछ निरंतर-समय मॉडल (कॉक्स, वेइबुल, आदि) का उपयोग करना मेरे लिए सहज ज्ञान युक्त है, लेकिन मेरे डेटा की असतत प्रकृति और बंधे हुए जीवित समय की मात्रा अन्यथा सुझाव देती है।