例えば、手術の有無による生存期間の比較を後ろ向きに解析する場合を考えてみる。
このとき、単純に『非手術症例＝手術歴なしの症例』、『手術症例＝手術歴のある症例』と分類すると…
手術予定日までに何らかのイベント発生により脱落した症例は全て『非手術症例』に分類されることになる。
すなわち、『手術症例』は手術日以降までイベント無発生のまま長生きしていること（＝不死）が前提条件となり、必然的に生存期間の長い症例が選択されてしまうことになる。この不死期間を追跡期間に含めてしまうことによるデータの歪みのことを”Immortal-time bias”という。
この問題の一番の解決策は、