生存分析，其中协变量不可用于检查数据

我正在看法官作出决定所需的时间。每个法官都会评估许多申请人，可以批准或不批准该申请。法官在听证会后的某个时间提交报告，案子才定案。在研究期结束时，仍有许多案件尚未解决。

我想估计案例在系统中移动所需的平均时间。此外，我想看看被拒绝的案件是否比被批准的案件花费的时间更长。（法官们似乎花费更多的时间来编写他们最终未能批准的报告，或者寻求额外的文档）。

显然，我不知道研究结束时仍在审理中的案件是否会得到批准，因此协变量（批准/不批准）与数据一起被检查。

有什么我可以做的吗？

@jsk在评论@Alexis的答案中具有关键点。在这种情况下，合适的生存分析类型是竞争风险。您有三种可能的结果：a）被接受，b）被拒绝，c）右删失。

关键在于，接受/拒绝不是一个协变量，而是两个相互竞争的风险。在大多数统计软件中，这非常容易。例如，R中的survival包，你只需将事件代码与水平的因素censored，accepted和rejected。（censored必须是第一个级别，假定其他级别为竞争风险。）

如果我了解您，这是相当标准的生存分析/事件历史分析权限检查的内容；Kaplan-Meyer，离散时间危害模型等均通过结合随着时间推移具有事件风险的样本的缩减来估计事件发生的“是否以及何时”，同时考虑事件发生的正确检查（即，您的案例批准）。由于事件发生和审查。

在维基百科的文章给出了一个体面的介绍。您可以查看Singer，JD和Willett，JB（2003）。应用的纵向数据分析：为变化和事件发生建模。纽约，牛津大学出版社，纽约，详细介绍了离散时间事件历史模型，并且在考克斯比例风险模型中有足够不错的部分。