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.

[Leer]

2DrgLena

несколько заболел, поэтому не сразу отвечаю.

Спасибо за Ваш ответ.


По задаче ? мне нужно проследить, как я уже говорил, влияние уровня образования на время поиска первой работы.
Однако нужны данные не по всем эпизодам. Мне кажется, что необходимо трансформировать данные из long формата в wide (в файле примера данных оба формата представлены).
Время поиска работы я определяю как значение переменной Begin в том эпизоде, когда переменная Job впервые принимает значение ?1?. А уровень образования ? это значение переменной Edu_level в последнем эпизоде (до эпизода начала работы), когда переменная Edu принимает значение ?1?. И потом, на переструктурированных данных, проверять гипотезу уже методами дисперсионного анализа.

Эпизоды не равноценны, так как сконструированы на основе биографических данных. Многие из них носят технический характер и созданы для того, чтобы в переменных времени (begin/end) не было разрывов. Именно поэтому я считаю, что мы не имеем возможности пользоваться анализами, характерными для time-series data - нет строгого временного окна наблюдения, нет цензурированности данных (вероятность поиска работы для всех респондентов равна 1 - в конце концов, находят все. вопрос в том, как быстро).

файл примера данных лежит здесь: http://sb-group.info/example.xls
(форум не дает мне загружать в сообщении файлы подобного типа)

По командам Stata ? подозреваю, что необходимо использовать вложенные циклы (foreach/forvalues), или просто писать программу с использованием счетчика while. Но я достаточно слабый программист, и затрудняюсь с алгоритмом. И, впринципе, не уверен, что рою в нужном направлении.

Буду рад, если сможете чем-либо помочь ? хотя бы скажете, какими инструментами следует решать эту проблему.
Спасибо!