考虑这样一个场景:在法术期间的某个时间点开始的治疗(例如失业)可能会影响法术持续时间的风险率，并且在不同受试者之间的影响可能是不同的。我们提供了蒙特卡罗证据，证明了从选择性持续时间数据中估计治疗效果分布的可行性，方法是非参数最大似然估计器，对异质性分布具有无限制数量的质量点。我们发现，如果真正的效果是异质的，将治疗效果指定为同质的可能会产生误导性的平均结果，即使在适当地考虑了治疗的分类时也是如此。将治疗效果指定为随机系数，可以精确估计信息丰富的平均治疗效果，包括方案对平均持续时间的总体影响。