Каким методом воспользоваться? Опции

[Leer]

Коллеги, у меня случился приступ кретинизма и сомнений.
Прошу помочь в двух вопросах.

1. На руках данные - скорость наступления события N (две переменных, начало = 0, конец = t, цензурированных и пропущенных нет, событие N наступило для всех наблюдений, других эпизодов наблюдений нет, окно наблюдения также не опредлено). Задача - оценить скорость наступления события N для разных групп обследуемых. Заказчик честно утверждает, что это Kaplan-Meier estimation+piecewise constant exponential models. Я столь же честно смотрю на данные и думаю, что все-таки нужно использовать только ANOVA, без бессмсыленных изысков анализа выживаемости. Прав ли я?

2. надо проверить связь двух переменных (или оценить влияние) - одна дихотомическая, вторая ранговая, порядка 10 градаций. Из методов в голову приходит только традиционная ранговая корреляция r-Спирмена. Но меня внезапно стали терзать смутные сомнения, может - есть еще что более подходящее задаче. Чем бы вы воспользовались?

В обоих случаях выборка - несколько тысяч наблюдений.

[DrgLena]

1. Заказчик абсолютно прав. Нужен анализ скорости наступления события, а это не поезд, который идет с одинаковой скоростью. Но желательно, чтобы заказчик обеспечил и программным обеспечением для такой работы. У меня опыт только STATA (предоставлял заказчик). Очевидно, что функция выживаемости или функция риска различна на различных этапах наблюдения, т.е. нужна модель непропорционального риска. Каплан-Майер дает только визуализацию или возможность сравнить наглядно несколько кривых, например по медиане. Нужна кокс-регрессионная модель, причем как желает заказчик, непропорционального риска.
2. Коэффициент корреляции ? это очень скромно. Все зависит от задачи исследования. Если первая переменная бинарна, то можно посмотреть какие именно значения второй ранговой переменной соответствуют каждому значению бинарной переменной. Это может быть анализ таблицы сопряженности или ранговые критерии оценки различий.