これまでのすべての回答は否定的であるため(完全なデータセットよりも少ないデータセットを使用すること、または2つ目のケースの限定的な使用を提案すること)、何ができるかを見てみましょう。そのためには、確率モデルが必要です。
Y
μ
ε
X2
Xs
Xe
δε
ここでは、実験が特定の標準的な方法で設計されたことが暗黙のうちに示されています。左目、右目、またはその両方を治療するという決定は、無作為化されているか、他の要因とは無関係であると想定できる。これらの仮定の変更には、モデルの付随する変更が必要になります。
jj∈right,lefti
Y(i,j)=μ+β2X2(i,j)+βsXs(i,j)+βeXe(j)+ε(i)+δ(j).
μβ2βs
私はこれを純粋に図解として提供し、この問題についてどのように有益に考え、データセットを最大限に活用する方法に到達できるかを示します。私の仮定のいくつかは正しくない可能性があり、変更する必要があります。追加の相互作用が必要になる場合があります。眼の間の潜在的な違いを処理するための最良の方法について、いくつかの考えが必要になる場合があります。(左右で普遍的な違いがある可能性は低いですが、たとえば患者の利き目に関連する違いがあるかもしれません。)
重要なのは、分析を患者1人につき1つの目に限定する理由も、アドホック分析方法を使用する理由もないように思われるということです。標準的な方法論が適用できるようであり、それを使用する良い方法は、実験をモデル化することから始まります。