高校数学の質問スレ（医者・東大卒専用） Part438

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822: １３２人目の素数さん [sage] 2025/05/02(金) 10:48:45.43 ID:+8QO9mMm

set.seed(123)
library(fmsb)

alpha <- 0.05
N <- 1000

sim <- function() {
# 群ごとのサンプルサイズ（不均等で可）
n1 <- sample(250:350, 1)  # 低用量
n2 <- sample(250:350, 1)  # 高用量
n3 <- N - n1 - n2         # プラセボ

# 各群の成功率設定（ペアでは差なし、プラセボ vs 合算で差あり）
p1 <- 0.30  # 低用量
p2 <- 0.31  # 高用量
p3 <- 0.22  # プラセボ（低め）

x1 <- rbinom(1, n1, p1)
x2 <- rbinom(1, n2, p2)
x3 <- rbinom(1, n3, p3)

m <- rbind(success = c(x1, x2, x3), failure = c(n1 - x1, n2 - x2, n3 - x3))

bonf_p <- suppressWarnings(min(as.vector(pairwise.fisher.test(m[1,], colSums(m), p.adj="bonf")$p.value), na.rm=TRUE))

combined <- matrix(c(x1 + x2, n1 + n2 - x1 - x2, x3, n3 - x3), nrow=2)
comb_p <- fisher.test(combined)$p.value

list(m = m, bonf = bonf_p, combined_p = comb_p, sizes = c(n1, n2, n3))
}

# 条件を満たすデータが出るまでループ
res <- sim()
while (!(res$bonf > alpha && res$combined_p < alpha)) {
res <- sim()
}

# 結果出力
res$m
cat("Bonferroni-adjusted pairwise p-value (min):", res$bonf, "\n")
cat("Combined treatment vs placebo p-value:", res$combined_p, "\n")
cat("Sample sizes:", res$sizes, "\n")

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1723152147/822

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