高校数学の質問スレ（医者・東大卒専用） Part438 (991ﾚｽ)
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833: 05/11(日)21:13 ID:2CgV4g4d(1) AAS
# データ設定
n_placebo <- 1000; eff_placebo <- 24
n_old <- 1000; eff_old <- 40
n_new <- 1000; eff_new <- 25

# 有効率
p_placebo <- eff_placebo / n_placebo
p_old <- eff_old / n_old
p_new <- eff_new / n_new

# 比較：旧薬 vs 偽薬（有意差）
m1 <- matrix(c(eff_old, n_old - eff_old, eff_placebo, n_placebo - eff_placebo), nrow = 2)
test1 <- prop.test(m1, correct = FALSE)

# 比較：新薬 vs 偽薬（有意差なし）
m2 <- matrix(c(eff_new, n_new - eff_new, eff_placebo, n_placebo - eff_placebo), nrow = 2)
test2 <- prop.test(m2, correct = FALSE)

# 比較：旧薬 vs 新薬（非劣性検定）
# 非劣性マージン
M <- -0.10
# 差（新薬 - 旧薬）
diff <- p_new - p_old
# 標準誤差（差の95%信頼区間に使用）
se <- sqrt(p_new*(1 - p_new)/n_new + p_old*(1 - p_old)/n_old)
z <- qnorm(0.025, lower.tail = FALSE)
lower_CI <- diff - z * se

# 非劣性判定
non_inferior <- lower_CI > M

# 結果表示
cat("=== 旧薬 vs 偽薬 ===\n")
print(test1)
cat("\n=== 新薬 vs 偽薬 ===\n")
print(test2)
cat("\n=== 非劣性検定（旧薬 vs 新薬） ===\n")
cat(sprintf("差（新薬 - 旧薬） = %.3f\n", diff))
cat(sprintf("95%% CI = [%.3f, %.3f]\n", diff - z*se, diff + z*se))
cat(sprintf("非劣性マージン = %.3f\n", M))
cat(sprintf("非劣性判定: %s\n", ifelse(non_inferior, "非劣性あり", "非劣性なし")))

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