生存分析で状態変化を検出する2つの異なる方法を比較したいと思います。被験者のグループはより長い期間（数年）追跡されており、状態の変化が起こったかどうかを調べるために2つの検査方法が使用されています。1つの方法は年に2回、各被験者を調べるために使用され、2番目の方法は年に1回各被験者を調べるために使用されました。問題は、これら2つの方法がステータスの変化を検出する能力が体系的に異なるかどうかです。
私が考えるようになったテストは、2つのメソッドのKaplan-Meier曲線が異なるかどうかを確認するためのログランクテストです。ログランク検定を実行するときに、生存曲線が「ペア」になっている（つまり、同じ被験者に対して2つの方法が使用されている）ことは問題なのでしょうか。それはログランク検定の仮定の違反ですか、それともおそらく2つの曲線が関連していることを説明していないので、おそらく非効率的な検定ですか？観測内の依存関係を説明する代替分析の提案はありますか？
たぶんこれは問題ではないかもしれませんが、多分私は考えすぎです。
さて、メソッドがステータスの変化を検出した時点だけが、ステータスの変化の本当の時間を知りません。私が考えていたのは、生存時間を、状態変化が検出されなかった最後の検査と状態変化が検出された検査との間の時間間隔の中間点に設定することでした。これは、年に2回使用される方法とは対照的に、年に1回だけ被験者を検査するために使用される方法の欠点を補うことができます。そして、これらのデータから生存曲線を作成します。
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