सर्वाइवल विश्लेषण जहां सेंसर किए गए डेटा के लिए कोवरिएट्स अनुपलब्ध हैं


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मैं निर्णयों तक पहुंचने के लिए न्यायाधीशों द्वारा अपेक्षित समय देख रहा हूं। प्रत्येक न्यायाधीश कई आवेदकों का आकलन करता है और या तो आवेदन को मंजूरी दे सकता है या नहीं। मामले को तब अंतिम रूप दिया जाता है जब न्यायाधीश अपनी रिपोर्ट पेश करता है, जो सुनवाई के कुछ समय बाद हो सकती है। अध्ययन अवधि के अंत में कई मामले अभी भी खुले थे।

मैं मामलों को सिस्टम के माध्यम से स्थानांतरित करने के लिए आवश्यक औसत समय का अनुमान लगाना चाहता हूं। इसके अलावा, मैं यह देखना चाहूंगा कि क्या जिन मामलों को अस्वीकार कर दिया जाता है, वे उन मामलों की तुलना में अधिक लंबे होते हैं जो स्वीकृत हैं। (न्यायाधीशों को उन लोगों की रिपोर्ट लिखने में अधिक समय लगता है, जिन्हें वे अंततः स्वीकार करने में विफल होते हैं, या अतिरिक्त दस्तावेज की तलाश करते हैं)।

जाहिर है, मुझे नहीं पता कि अध्ययन समाप्त होने पर जो मामले अभी भी खुले थे वे स्वीकृत हुए होंगे या नहीं, इसलिए डेटा के साथ-साथ सहसंयोजक (स्वीकृत / स्वीकृत नहीं) है।

क्या मैं इसके बारे में कुछ कर सकता हूं?


क्या प्रत्येक न्यायाधीश सिर्फ एक आवेदक का इलाज कर रहा है? क्या हमारे पास अस्तित्व में 'गैर-सूचनात्मक सेंसरिंग' धारणा के साथ एक समस्या है? क्या सभी आवेदकों ने एक ही समय में प्रक्रिया शुरू की?
माइकल एम

प्रत्येक न्यायाधीश अध्ययन अवधि (लगभग 30 प्रत्येक) में कई आवेदकों का इलाज करता है। कुछ मामलों को अंतिम रूप दिया जाता है (स्वीकार / अस्वीकार) - अन्य अभी भी खुले हैं।
प्लासिडिया

जवाबों:


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@jsk उनके उत्तर में @Alexis के उत्तर की कुंजी है। इस मामले में उपयोग करने के लिए उपयुक्त प्रकार का उत्तरजीविता विश्लेषण प्रतिस्पर्धा जोखिम है। आपके पास तीन संभावित परिणाम हैं: ए) स्वीकृत, बी) खारिज कर दिया गया है, और सी) राइट-सेंसर किया गया है।

कुंजी यह है कि स्वीकृत / अस्वीकृत एक एकल सहसंयोजक नहीं है, बल्कि दो प्रतिस्पर्धी जोखिम हैं। यह सबसे सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर में बहुत आसान है। उदाहरण के लिए, आर के दशक में survivalपैकेज, तो आप बस घटना के स्तर के साथ एक कारक के रूप कोड censored, acceptedऔर rejected। ( censoredप्रथम स्तर होना चाहिए, अन्य स्तरों को प्रतिस्पर्धा जोखिम माना जाता है।)


इसका उत्तर देने के लिए धन्यवाद। विश्लेषण जो मेरे सवाल का संकेत देता है, घटनाओं से आगे निकल गया है, लेकिन मुझे सिर्फ इसी तरह की मांगों के साथ एक नया डेटा सेट सौंपा गया है।
प्लासिडिया

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अगर मैं आपको समझता हूं, तो यह मानक मानक उत्तरजीविता विश्लेषण / घटना इतिहास विश्लेषण राइट-सेंसरिंग सामान है; कपलान-मेयर, असतत-समय खतरे वाले मॉडल आदि सभी का अनुमान है कि "क्या और कब" घटना घटने पर नमूने के संकोचन को शामिल करके घटना घटने (यानी आपके मामले की मंजूरी) के सही-सेंसर के लिए लेखांकन करते समय होता है। दोनों घटना के कारण और सेंसरिंग के कारण।

विकिपीडिया लेख एक सभ्य परिचय देता है। और आप सिंगर, जेडी और विलेट, जेबी (2003) की जांच कर सकते हैं। एप्लाइड अनुदैर्ध्य डेटा विश्लेषण: मॉडलिंग परिवर्तन और घटना घटना । ऑक्सफोर्ड यूनिवर्सिटी प्रेस, न्यूयॉर्क, एनवाई, जो असतत समय घटना इतिहास मॉडल पर विस्तार से जाता है, और कॉक्स आनुपातिक-खतरों के मॉडल पर एक पर्याप्त पर्याप्त अनुभाग है।


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क्या आप सुनिश्चित हैं कि यह एक मानक उत्तरजीविता विश्लेषण के लिए उपयुक्त है? ऐसा लगता है कि दो परस्पर अनन्य घटनाएँ हो सकती हैं। शायद एक प्रतिस्पर्धा जोखिम मॉडल अधिक उपयुक्त होगा?
jsk

ओह। क्या मैं गलतफहमी हूँ? आह येस। । । मुझे लगता है की तुम सही हो सकते हो। हालांकि, मुझे आश्चर्य है कि क्या इसे दो-चरण के मॉडल के रूप में तैयार किया जा सकता है: एक "निर्णय" के लिए घटना इतिहास, और क्या स्वीकार / अस्वीकार करने के लिए मॉडलिंग के लिए दूसरा चरण?
एलेक्सिस

यकीन नहीं होता कि काम करेगा। जल्दी या बाद में, हर मामले को एक या दूसरे तरीके से सुलझाया जाता है। यदि समय और निर्णय के बीच कोई संबंध नहीं है, तो सेंसर करना गैर-सूचनात्मक है। लेकिन अगर अस्वीकार करने में अधिक समय लगता है, तो कहें, खुले मामलों की एक विषम संख्या अस्वीकार के लिए होगी (हालांकि हम नहीं जानते कि कौन सा है)। मुझे आश्चर्य है कि अगर किसी ने खुले मामलों के परिणाम को लागू करने का प्रयास किया तो क्या होगा।
प्लासीडिया

प्लासीडा, जो वास्तव में दिलचस्प है: क्या आप समय के इस पहलू पर विस्तार से सवाल कर सकते हैं? मृत्यु, निष्कासन और सेवानिवृत्ति के बारे में भी क्या: निश्चित रूप से हर मामला अंतिम न्यायाधीश द्वारा तय नहीं किया जाता है?
एलेक्सिस

मुझे लगता है कि एक मामला दूसरे न्यायाधीश को स्थानांतरित किया जा सकता है, लेकिन यह दुर्लभ है। आमतौर पर मामलों का फैसला कुछ हफ्तों के भीतर किया जाता है। यदि अस्वीकार्य मामलों में अधिक समय लगता है, तो अधिक अस्वीकृति को सेंसर कर दिया जाएगा, क्योंकि अध्ययन तय होने से पहले ही समाप्त हो जाएगा। समस्या यह है कि मैं अध्ययन समाप्त होने से पहले बंद किए गए मामलों की निर्णय स्थिति देख सकता हूं, लेकिन मैं सेंसर किए गए मामलों की स्थिति का निरीक्षण नहीं कर सकता। केस के परिणाम का उपयोग एक कोवरिएट के रूप में करना मुझे नीरस लगता है, लेकिन वास्तव में, डेटा को उस मुद्दे की जानकारी देनी चाहिए।
प्लासीडिया
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