临床试验中受试个体之间可能存在差异, 治疗效果通常具有异质性, 如何识别出对特定治疗敏感的人群成为精准医学领域中备受关注的问题之一. 另外，由于测量方式或仪器往往受到上、下限的限制, 导致实际观测数据值被限制在一个区间内，从而形成双删失数据.本文构建阈值纵向Tobit复合分位数回归模型来研究治疗敏感亚组识别问题, 以增强治疗敏感亚组的识别效果. 对于模型的参数, 我们借鉴交替乘子算法的思想, 建立一个计算参数估计量的方法; 并使用随机加权方法计算估计量的方差. 数值模拟研究表明本文所提方法相较于单分位数回归方法更加有效, 并且验证了随机加权方法估计参数估计量方差的可行性. 最后, 应用本文所提方法分析了直肠癌症试验组CO.17数据, 识别出根据年龄划分的治疗敏感亚组.