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資料１－３ 指摘事項に対する回答 (4 ページ)
出典
| 公開元URL | https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_24171.html |
| 出典情報 | 先進医療会議 先進医療技術審査部会（第130回 3／10）《厚生労働省》 |
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0.92906
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表 2.3 最小標本サイズ 7 例の数値実験の結果（Beta(12,18)）
有効性のカットオフ値
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真の有効率
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0.96171
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標準治療の事前分布 Beta(42,63)のとき
表 3.1 有効判定の閾値（Beta(42,63)）
標本サイズ
有効判定の閾値
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表 3. 2 標本サイズ 10 例の数値実験の結果（Beta(42,63)）
有効性のカットオフ値
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表 3.3 最小標本サイズ 7 例の数値実験の結果（Beta(42,63)）
有効性の閾値
真の有効率
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0.06984
0.03144
0.01518
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0.92416
0.88972
0.75060
0.68861
90%
0.99240
0.98834
0.95025
0.93275
※ R パッケージ ph2bayes の関数 stopbound_post を用いて有効判定の閾値（表 1.1，表 2.1，表
3.1）を算出し，それを用いて，10 万回の数値実験を実行
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表 2.3 最小標本サイズ 7 例の数値実験の結果（Beta(12,18)）
有効性のカットオフ値
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真の有効率
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0.79497
0.71494
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0.99240
0.96171
0.94031
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標準治療の事前分布 Beta(42,63)のとき
表 3.1 有効判定の閾値（Beta(42,63)）
標本サイズ
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表 3. 2 標本サイズ 10 例の数値実験の結果（Beta(42,63)）
有効性のカットオフ値
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表 3.3 最小標本サイズ 7 例の数値実験の結果（Beta(42,63)）
有効性の閾値
真の有効率
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※ R パッケージ ph2bayes の関数 stopbound_post を用いて有効判定の閾値（表 1.1，表 2.1，表
3.1）を算出し，それを用いて，10 万回の数値実験を実行
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