বেঁচে থাকার বিশ্লেষণে স্থিতির পরিবর্তন সনাক্ত করার জন্য আমি দুটি ভিন্ন পদ্ধতির তুলনা করতে চাই। একটি গ্রুপের বিষয়গুলি দীর্ঘ সময়ের জন্য (বহু বছর) অনুসরণ করা হচ্ছে, এবং কোনও স্ট্যাটাস পরিবর্তন হয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করতে দুটি পরীক্ষার পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে; একটি পদ্ধতি বছরে দু'বার প্রতিটি বিষয় পরীক্ষা করার জন্য এবং দ্বিতীয় পদ্ধতিটি প্রতিবছর বছরে একবার পরীক্ষা করার জন্য ব্যবহৃত হত। প্রশ্নটি হ'ল যদি এই দুটি পদ্ধতি কোনও স্থিতির পরিবর্তন সনাক্ত করার ক্ষমতায় নিয়মতান্ত্রিকভাবে পৃথক হয়।
আমি যে পরীক্ষাটি ভাবতে এসেছি তা হ'ল লগ র্যাঙ্কের পরীক্ষাটি দেখার জন্য যে দুটি পদ্ধতির কাপলান-মিয়ার বক্ররেখা পৃথক কিনা। আমি ভাবছি লগ-র্যাঙ্ক পরীক্ষা করার সময় বেঁচে থাকা কার্ভগুলি "জোড় করা" (অর্থাত্ দুটি বিষয় একই বিষয়ে ব্যবহৃত হয়) এমন কোনও সমস্যা কিনা। লগ-র্যাঙ্ক পরীক্ষায় এটি অনুমানের লঙ্ঘন, বা এটি সম্ভবত একটি অদক্ষ পরীক্ষা কারণ এটি দুটি বক্ররেখা সম্পর্কিত বলে মনে করে না? বিকল্প বিশ্লেষণের জন্য কারও কাছে কি এমন পরামর্শ রয়েছে যা পর্যবেক্ষণের মধ্যে নির্ভরতার জন্য অ্যাকাউন্ট করে?
হয়তো এটি কোনও সমস্যা নয়, সম্ভবত আমি ভাবতেও পারছি না।
ভাল, আমি স্থিতি পরিবর্তনের আসল সময়টি জানি না, যখন সময়গুলি পদ্ধতিগুলি একটি স্থিতির পরিবর্তন সনাক্ত করে। আমার মনে হয়েছিল যে আমি স্থিতি পরিবর্তন সনাক্ত করা হয়নি এবং পরীক্ষা যখন স্থিতির পরিবর্তন সনাক্ত করা হয়েছিল তখন শেষ পরীক্ষার মধ্যবর্তী সময়ের ব্যবধানের মধ্যবিন্দুতে বেঁচে থাকার সময়টি নির্ধারণ করা ছিল। যা বছরে দুবার ব্যবহৃত পদ্ধতির বিপরীতে বছরে একবার বিষয়গুলি পরীক্ষার জন্য ব্যবহৃত পদ্ধতিটির অসুবিধার ক্ষতিপূরণ দিতে পারে। এবং তারপরে এই ডেটা থেকে বেঁচে থাকা কার্ভগুলি তৈরি করুন।