বেঁচে থাকার বিশ্লেষণে সময়কে অবিচ্ছিন্ন বা বিযুক্ত হিসাবে বিবেচনা করবেন কীভাবে সিদ্ধান্ত নেবেন সে সম্পর্কে আমি বিভ্রান্ত। বিশেষত, আমি বাচ্চাদের- এবং পরিবার-স্তরের ভেরিয়েবলগুলি সনাক্ত করতে বাঁচানোর বিশ্লেষণ ব্যবহার করতে চাই, যা ছেলেদের বনাম মেয়েদের বেঁচে থাকার ক্ষেত্রে (5 বছর বয়স পর্যন্ত) তাদের প্রভাবের ক্ষেত্রে সবচেয়ে বড় তাত্পর্য রয়েছে। বাচ্চা বেঁচে আছে কি না, মৃত্যুর সময় (মাসগুলিতে) এবং অন্যান্য শিশু- এবং পারিবারিক স্তরের ভেরিয়েবলগুলির জন্য একটি সূচক সহ আমার কাছে শিশু বয়সের (মাসগুলিতে) একটি ডেটাসেট রয়েছে।
যেহেতু সময়গুলি মাসগুলিতে রেকর্ড করা হয় এবং সমস্ত শিশুদের বয়স 5 বছরের কম হয়, তাই বেঁচে থাকার অনেক সময় বেঁধে দেওয়া হয় (প্রায়শই অর্ধ-বছরের ব্যবধানে: 0 মুম, 6 মম, 12 মেস ইত্যাদি)। বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ সম্পর্কে আমি যা পড়েছি তার উপর ভিত্তি করে, বেঁচে থাকার অনেক সময় বেঁধে রাখার ফলে আমার মনে হয় যে আমার সময়কে আলাদা হিসাবে বিবেচনা করা উচিত। তবে, আমি অন্যান্য বেশ কয়েকটি গবেষণা পড়েছি যেখানে বেঁচে থাকার সময়টি রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ, ব্যক্তি-বছরগুলি (এবং অবশ্যই বেঁচে থাকার সময় বেঁধে দেওয়া হয়েছে) এবং কক্স আনুপাতিক বিপদের মতো অবিচ্ছিন্ন-সময় পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়।
সময়কে অবিচ্ছিন্ন বা বিযুক্ত হিসাবে বিবেচনা করব কিনা তা সিদ্ধান্ত নিতে আমার কী মানদণ্ডগুলি ব্যবহার করা উচিত? আমার ডেটা এবং প্রশ্নের জন্য, কিছু ধারাবাহিক-সময় মডেল (কক্স, ওয়েইবুল, ইত্যাদি) ব্যবহার করা আমার কাছে স্বজ্ঞাত ধারণা দেয় তবে আমার ডেটাগুলির স্বতন্ত্র প্রকৃতি এবং বেঁধে থাকা বেঁচে থাকার সময়ের পরিমাণ অন্যথায় প্রস্তাবিত বলে মনে হয়।