將存活率運用於OTK相關研究

今天上課廣義線性模型時，老師提到存活分析的概念。
存活分析可以畫出樣本所觀察到的某一段時間長度之分配。
存活分析的重點在於求出存活函數以進行推論。
存活函數的特質為由1到0、持續遞減的函數。
雖然稱為存活函數，但不只可用在估計存活率。
存活函數可以用來描述事件在在多久之後會發生、不同族群的人發生此事件的時間長度有無不同、如果將其它可能的自變項列入分析，要如何知道自變項之間有沒有交互作用。
於是，我突發奇想，
覺得如果可以用存活分析預測個案的OTK程度在接受衛教之後多久就會低於標準值，
此後就每隔一段估計出來的時候再次提供衛教。

剛才用google簡單搜尋之後，發現有人用來估計學生要花多少時間才會通過英檢。
因此，應該也可以倒過來估計個案在接受衛教且OTK分數達80分（亦即存活函數當中的1）之後，過多久時間之後，OTK分數會低於50分（存活函數中的0，表示事件發生）。
或是從50分到80分需要花多少時間。

雖然短期內不可能執行這個研究，但是覺得這個想法滿有趣的，
未來或許可以試試看。