【統計】ブラックボックスの傾向を求める方法

質問

医療統計に関する質問です。

頭痛持ち400人をA，Bの２つのグループに分けます（Aグループ300人，Bグループ100人）。
Aグループには頭痛薬入りの水（(1)），Bグループにはただの水（(2)）を飲んでもらいます。

それぞれの人はどの水を飲んでいるのかは分かりません。

頭痛持ち400人は1日1回(1)もしくは(2)のいずれかを1週間飲み続けます。
また各日，「頭痛がある」「頭痛がない」を日誌に記載してもらいます。
これを1週間繰り返します。

1週間後に，頭痛の程度を「ない」「ほとんどない」「少しある」「ある」の4択で選択してもらいます。

結果として以下のことがわかっているとします。
（I）1週間後の頭痛が「ない」と答えた人の割合（頭痛消失率）は，30%（120人）である。
（II）頭痛薬入りの水を飲んで3日目までの日誌が全て「頭痛なし」だった人は，全体の40%である。
また，以下を仮定します。
（III）頭痛消失率は，(1)＞(2)である。

このとき，統計学的に以下を検討することは可能でしょうか。
「頭痛薬入りの水を飲んで3日目までの有効性は，頭痛薬入りの水を飲んで1週間後の有効性を反映するかどうか」。
（または，3日目までのデータによって1週間後のデータの傾向を予測できるかどうか）

（I）（III）から，(2)グループの頭痛消失率は0％以上30%未満，また(1)グループの頭痛消失率は30%より大きく40%以下であることが分かります・・・

・・・きっと，(1)，(2)グループそれぞれにおいて，日誌と1週間後の頭痛消失の「一致率」が鍵かと思いますが，厳密なことを言わず，傾向を考える方法だけでも教えて頂ければ幸いです。

回答No.2

OXY23

こんばんは。

ちょっときになったのでコメントさせていただきます

＞（II）頭痛薬入りの水を飲んで3日目までの日誌が全て「頭痛なし」だった人は，全体の40%である。
三日目までで頭痛なしの人は、120人でいいんでしょうか？それとも160人？

それと、
＞3日目までの日誌が全て「頭痛なし」
これは、薬を飲んだ初日から効果がでて頭痛が解消されたということでいいのでしょうか？

どちらでもいいんですけど、その後

＞（I）1週間後の頭痛が「ない」と答えた人の割合（頭痛消失率）は，30%（120人）である。
ってことは、仮に、1週間後に頭痛が「ない」と答えた人が、3日目にも同じ回答をしていたとしてら、四日目以降って効果がない（あるいは4日目以降に頭痛になって一週間たっても直ってない人がいる）ってことになりませんか？

最後に
＞または，3日目までのデータによって1週間後のデータの傾向を予測できるかどうか
ついてですが、データがあっているのであれば、単純に回帰分析とかではだめなんでしょうか？

論点がずれた内容であったら許してください

補足

>>（II）頭痛薬入りの水を飲んで3日目までの日誌が全て「頭痛なし」だった人は，全体の40%である。
>三日目までで頭痛なしの人は、120人でいいんでしょうか？それとも160人？
三日目までで頭痛なしの人は、160人です。

>>3日目までの日誌が全て「頭痛なし」
>これは、薬を飲んだ初日から効果がでて頭痛が解消されたということでいいのでしょうか？
その通りです。

>>（I）1週間後の頭痛が「ない」と答えた人の割合（頭痛消失率）は，30%（120人）である。
>ってことは、仮に、1週間後に頭痛が「ない」と答えた人が、3日目にも同じ回答をしていたとしてら、四日目以降って効果がない（あるいは4日目以降に頭痛になって一週間たっても直ってない人がいる）ってことになりませんか？
その通りです。
「3日目まで頭痛なし→7日目で頭痛消失」，「3日目まで頭痛あり→7日目で頭痛消失」，「3日目まで頭痛なし→7日目で頭痛消失せず」，「3日目まで頭痛あり→7日目で頭痛消失せず」のパターンがあります。

>>または，3日目までのデータによって1週間後のデータの傾向を予測できるかどうか
>ついてですが、データがあっているのであれば、単純に回帰分析とかではだめなんでしょうか？
データが合っているとはどういう意味ですか？単純な回帰分析とはどのようにすればよろしいですか？

回答No.1

alice_44

仰る通り、「一致率」が重要でしょう。
極端な話、3日目の頭痛消失者と
1週間目の頭痛消失者が、全く重なりの無い
別人達だったということも有り得ますから。