わかりました。治療が目的で、そこから有用な情報を引き出したいということですね。
AとA+B両方ともその枠組みで患者にベストな投与法を行っているとするならば、A+Bの治療効果がAを上回るならAとBの組み合わせがよかったのか、Bがよかったという事になるでしょう。その推測の上でAとBで何らかの相互作用（たとえば相乗効果とか）がメカニズム的に否定できるなら、BがAより有効である可能性は考察として書けると思います。
統計処理については集まった数の検出感度でしか語れませんので、その範囲内でｐ値をしめし、Post hocでPower analysisをして結果を示すぐらいかなとおもいます。本来統計的有意さというものは、Null hypothesisから実験のデザインをして、有意さが出るだろうサンプル数などを割り出して、それで実際に実験して統計処理をして有意さ判定をしないと白黒つかないので、お示しの場合は白黒つけるという話ではないです。
現象有り無しだけで見ているけど、そのほか血液の生化学的なパラメーターとかいろいろな角度から見ていけるならもう少し説得力が上がるのではないでしょうか？
もっといい統計処理があるかどうかについては思いつきませんが、
＞ある現象が起きているか否かを0/1で判断
これでχ2検定というのはどういうことかと思ったんですが、現象が起きている人数とおきてない人数でχ2検定をしたということでしょうか？ |
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