Nie jestem pewien, jak zdecydować, czy traktować czas jako ciągły czy dyskretny w analizie przeżycia. W szczególności chcę użyć analizy przeżycia, aby zidentyfikować zmienne na poziomie dziecka i gospodarstwa domowego, które mają największą rozbieżność w ich wpływie na przeżycie chłopców i dziewcząt (do 5 roku życia). Mam zestaw danych dotyczących wieku dzieci (w miesiącach) wraz ze wskaźnikiem, czy dziecko żyje, wieku w chwili śmierci (w miesiącach) oraz innych zmiennych na poziomie dziecka i gospodarstwa domowego.
Ponieważ czas jest rejestrowany w miesiącach, a wszystkie dzieci mają mniej niż 5 lat, istnieje wiele powiązanych czasów przeżycia (często w odstępach półrocznych: 0mos, 6mos, 12mos itp.). Na podstawie tego, co przeczytałem o analizie przeżycia, mając wiele powiązanych czasów przeżycia, myślę, że powinienem traktować czas jako dyskretny. Przeczytałem jednak kilka innych badań, w których czas przeżycia przypada na przykład na osobolat (a więc na pewno istnieją powiązane czasy przeżycia) i stosowane są metody ciągłego czasu, takie jak proporcjonalne zagrożenia Coxa.
Jakie kryteria powinienem zastosować, aby zdecydować, czy traktować czas jako ciągły czy dyskretny? Jeśli chodzi o moje dane i pytania, zastosowanie jakiegoś modelu ciągłego czasu (Cox, Weibull itp.) Ma dla mnie intuicyjny sens, ale dyskretna natura moich danych i ilość powiązanych czasów przeżycia wydają się sugerować inaczej.