Example 6: Two-arm | Fixed design | Single continuous endpoint | Overall + exploratory subgroup analysis
example-6.Rmd
# Core simulation framework
library(rxsim)
# Helpers
library(dplyr)
#>
#> Attaching package: 'dplyr'
#> The following objects are masked from 'package:stats':
#>
#> filter, lag
#> The following objects are masked from 'package:base':
#>
#> intersect, setdiff, setequal, union
set.seed(6606)Subgroup analyses are a standard exploratory component of clinical trial reporting. This example simulates a trial where the treatment effect differs between two patient subgroups — a form of treatment effect heterogeneity. We evaluate the overall treatment effect, subgroup-specific effects, and formally test whether the arm-by-subgroup interaction is statistically significant.
Scenario
A two-arm, fixed design trial (placebo vs treatment) with a single continuous endpoint and one final analysis.
At final analysis, we report:
- Overall analysis: treatment effect across all subjects.
- Exploratory subgroup analysis: treatment effect within each subgroup + arm-by-subgroup interaction test.
Treatment effect heterogeneity arises when patients with different
baseline characteristics — such as disease subtype or biomarker status —
respond differently to treatment. Here, delta_A = 0.40 and
delta_B = 0.15 encode a larger benefit in subgroup A;
treatment is effective in both subgroups, but considerably more so in A.
subgroup_prob = c(0.6, 0.4) means that on average 60% of
enrolled patients belong to subgroup A and 40% to subgroup B, though
actual proportions vary across replicates due to random assignment.
# Trial design
sample_size <- 120
allocation <- c(1, 1)
arms <- c("placebo", "treatment")
# Subgroup settings
subgroup_levels <- c("A", "B")
subgroup_prob <- c(0.6, 0.4)
# Data-generating truth (example values)
mu_placebo_A <- 0.00
mu_placebo_B <- 0.00
delta_A <- 0.40 # true treatment effect in subgroup A
delta_B <- 0.15 # true treatment effect in subgroup B
sigma <- 1.0
# Enrollment/dropout profile
enrollment <- list(
end_time = c(4, 8),
rate = c(8, 7)
)
dropout <- list(
end_time = c(4, 8),
rate = c(0, 0)
)
scenario <- tidyr::expand_grid(
sample_size = sample_size,
allocation = list(allocation),
delta_A = delta_A,
delta_B = delta_B,
p_subgroup_A = subgroup_prob[1],
p_subgroup_B = subgroup_prob[2]
)Time points
gen_timepoints() uses a two-interval piecewise-constant
schedule (rates 8 and 7 per time unit) to reach the target sample size
of 120. Both dropout rates are zero, so all enrolled subjects complete
the trial and contribute to the final analysis.
timepoints <- gen_timepoints(
sample_size = sample_size,
arms = arms,
allocation = allocation,
enrollment = enrollment,
dropout = dropout
)
tr_timer <- Timer$new(name = "timer_example_6")
add_timepoints(tr_timer, timepoints)
final_time <- tr_timer$get_end_timepoint()
final_time
#> [1] 9Populations
Create two populations and include a subgroup column in
each population dataset.
In each generator, subgroup membership is randomly drawn for each
subject with probabilities c(0.6, 0.4), and the
arm-specific mean is selected conditional on that assignment. Because
subgroup is sampled independently in each replicate, realized subgroup
counts — and hence per-subgroup sample sizes — vary across replicates,
reflecting a realistic pre-stratified (but not block-randomised)
design.
# Create generator for arm-specific data with subgroups
population_generators <- list(
placebo = function(n) {
subgroup <- sample(subgroup_levels, size = n, replace = TRUE, prob = subgroup_prob)
mu <- ifelse(subgroup == "A", mu_placebo_A, mu_placebo_B)
data.frame(
id = seq_len(n),
subgroup = subgroup,
y = rnorm(n, mean = mu, sd = sigma),
readout_time = 1
)
},
treatment = function(n) {
subgroup <- sample(subgroup_levels, size = n, replace = TRUE, prob = subgroup_prob)
mu <- ifelse(subgroup == "A", mu_placebo_A + delta_A, mu_placebo_B + delta_B)
data.frame(
id = seq_len(n),
subgroup = subgroup,
y = rnorm(n, mean = mu, sd = sigma),
readout_time = 1
)
}
)Trial Parameters
enrollment_fn and dropout_fn supply the
inter-arrival and time-to-dropout distributions for individual subjects.
These are passed to replicate_trial(), which uses them when
building each replicate’s enrollment schedule.
Final analysis trigger
lm(y ~ arm) estimates the overall treatment effect
across all subjects. Per-subgroup effects are obtained by fitting
lm(y ~ arm) separately within each subgroup subset. The
interaction model lm(y ~ arm * subgroup) includes an
arm:subgroupB coefficient that tests directly whether the
treatment effect in subgroup B differs from that in the reference
subgroup A — a statistically significant result indicates genuine
treatment effect heterogeneity.
analysis_generators <- list(
final = list(
trigger = rlang::exprs(
sum(!is.na(enroll_time)) >= !!sample_size
),
analysis = function(df, timer) {
dat <- df |>
dplyr::filter(!is.na(enroll_time)) |>
dplyr::mutate(
arm = factor(arm, levels = c("placebo", "treatment")),
subgroup = factor(subgroup, levels = subgroup_levels)
)
fit_overall <- lm(y ~ arm, data = dat)
coef_overall <- summary(fit_overall)$coefficients
overall_est <- unname(coef_overall["armtreatment", "Estimate"])
overall_p <- unname(coef_overall["armtreatment", "Pr(>|t|)"])
subgroup_stats <- lapply(levels(dat$subgroup), function(sg) {
dsg <- dat[dat$subgroup == sg, , drop = FALSE]
fit_sg <- lm(y ~ arm, data = dsg)
coef_sg <- summary(fit_sg)$coefficients
c(
n_total = nrow(dsg),
estimate = unname(coef_sg["armtreatment", "Estimate"]),
p_value = unname(coef_sg["armtreatment", "Pr(>|t|)"])
)
})
names(subgroup_stats) <- levels(dat$subgroup)
fit_interaction <- lm(y ~ arm * subgroup, data = dat)
coef_int <- summary(fit_interaction)$coefficients
int_term <- grep("^arm.*:subgroup", rownames(coef_int), value = TRUE)
p_interaction <- if (length(int_term) > 0) {
unname(coef_int[int_term[1], "Pr(>|t|)"])
} else {
NA_real_
}
data.frame(
scenario,
n_total = nrow(dat),
overall_estimate = overall_est,
overall_p_value = overall_p,
subgroup_A_n = unname(subgroup_stats[["A"]]["n_total"]),
subgroup_A_estimate = unname(subgroup_stats[["A"]]["estimate"]),
subgroup_A_p_value = unname(subgroup_stats[["A"]]["p_value"]),
subgroup_B_n = unname(subgroup_stats[["B"]]["n_total"]),
subgroup_B_estimate = unname(subgroup_stats[["B"]]["estimate"]),
subgroup_B_p_value = unname(subgroup_stats[["B"]]["p_value"]),
interaction_p_value = p_interaction,
stringsAsFactors = FALSE
)
}
)
)Trial
trials <- replicate_trial(
trial_name = "example_6_two_arm_fixed_subgroup",
sample_size = sample_size,
arms = arms,
allocation = allocation,
enrollment = enrollment_fn,
dropout = dropout_fn,
analysis_generators = analysis_generators,
population_generators = population_generators,
n = 3
)Simulate
run_trials(trials)
#> [[1]]
#> <Trial>
#> Public:
#> clone: function (deep = FALSE)
#> initialize: function (name, seed = NULL, timer = NULL, population = list(),
#> locked_data: list
#> name: example_6_two_arm_fixed_subgroup_1
#> population: list
#> results: list
#> run: function ()
#> seed: NULL
#> timer: Timer, R6
#>
#> [[2]]
#> <Trial>
#> Public:
#> clone: function (deep = FALSE)
#> initialize: function (name, seed = NULL, timer = NULL, population = list(),
#> locked_data: list
#> name: example_6_two_arm_fixed_subgroup_2
#> population: list
#> results: list
#> run: function ()
#> seed: NULL
#> timer: Timer, R6
#>
#> [[3]]
#> <Trial>
#> Public:
#> clone: function (deep = FALSE)
#> initialize: function (name, seed = NULL, timer = NULL, population = list(),
#> locked_data: list
#> name: example_6_two_arm_fixed_subgroup_3
#> population: list
#> results: list
#> run: function ()
#> seed: NULL
#> timer: Timer, R6Results
collect_results() row-binds analysis outputs across all
replicates and prepends replicate (integer index),
timepoint (calendar time at which the analysis fired), and
analysis (the analysis name) to each row.
overall_estimate and overall_p_value summarise
the pooled treatment effect; the per-subgroup columns reveal
within-group signals. Note that with approximately 24 patients per arm
in subgroup B (40% of 60 treated), subgroup-level power is limited and
p-values will be highly variable — this is intentional, since
exploratory subgroup analyses are hypothesis-generating and should not
support confirmatory conclusions. A small
interaction_p_value suggests genuine treatment effect
heterogeneity, but interpretation should be made cautiously given the
sample sizes. See Getting Started for
simulation setup and Core Concepts for
background.
replicate_results <- collect_results(trials)
replicate_results
#> replicate timepoint analysis sample_size allocation delta_A delta_B
#> 1 1 126.9942 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 2 1 159.9026 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 3 1 262.9726 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 4 1 360.8773 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 5 1 418.0143 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 6 1 705.6521 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 7 1 714.8538 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 8 1 859.4674 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 9 1 879.8699 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 10 1 957.4728 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 11 1 1205.5393 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 12 1 1241.9691 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 13 1 1344.9184 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 14 1 1388.0477 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 15 1 1411.8025 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 16 1 1568.4174 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 17 1 1796.6362 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 18 1 1798.9369 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 19 1 1914.8075 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 20 1 1946.1549 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 21 1 1955.1874 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 22 1 2080.9565 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 23 1 2104.2159 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 24 1 2105.4026 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 25 1 2336.8627 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 26 1 2948.8485 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 27 1 3095.3305 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 28 1 3162.5072 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 29 1 3164.0664 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 30 1 3213.6982 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 31 1 3484.4899 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 32 1 3517.2528 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 33 1 3926.6322 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 34 1 4033.4085 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 35 1 4116.4265 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 36 1 4147.9365 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 37 1 4278.2886 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 38 1 4442.8165 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 39 1 4521.5402 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 40 1 4629.5562 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 41 1 4677.8727 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 42 1 4703.9073 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 43 1 4910.0092 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 44 1 5097.2426 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 45 1 5166.9992 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 46 1 5194.1642 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 47 1 5249.6239 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 48 1 5292.6248 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 49 1 5320.8122 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 50 1 5361.6571 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 51 1 5506.0544 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 52 1 5522.3163 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 53 1 5549.5819 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 54 1 5913.5980 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 55 1 5957.2678 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 56 1 6003.2059 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 57 1 6096.8808 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 58 1 6181.6053 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 59 1 6278.8775 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 60 1 6322.3404 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 61 1 6378.0450 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 62 1 6419.6931 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 63 1 6470.2407 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 64 1 6477.9458 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 65 1 6523.5139 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 66 1 6737.0848 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 67 1 6747.2130 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 68 1 6755.3474 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 69 1 6874.2393 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 70 1 6895.6774 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 71 1 6914.2226 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 72 1 7018.7020 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 73 1 7056.0540 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 74 1 7079.4071 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 75 1 7125.7133 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 76 1 7196.7340 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 77 1 7219.2676 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 78 1 7235.6936 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 79 1 7276.6637 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 80 1 7327.4466 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 81 1 7341.7815 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 82 1 7589.8428 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 83 1 7688.1042 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 84 1 7689.3229 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 85 1 7753.7958 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 86 1 7960.9844 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 87 1 8070.0121 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 88 1 8252.8266 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 89 1 8292.5254 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 90 1 8307.8861 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 91 1 8405.1250 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 92 1 8453.0335 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 93 1 8574.1773 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 94 1 8579.9216 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 95 1 8599.0932 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 96 1 8612.4215 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 97 1 8638.1610 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 98 1 8651.0329 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 99 1 8663.7031 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 100 1 8738.0257 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 101 1 8744.8145 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 102 1 8787.4906 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 103 1 8790.0346 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 104 1 8958.1746 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 105 1 8984.1668 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 106 1 9051.0283 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 107 1 9205.8030 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 108 1 9227.6409 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 109 1 9285.0251 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 110 1 9391.7396 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 111 1 9430.9920 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 112 1 9626.5986 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 113 1 9632.8382 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 114 1 9882.6013 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 115 1 9943.1782 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 116 1 9972.5609 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 117 1 9994.8197 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 118 1 10127.0338 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 119 1 10140.1540 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 120 2 116.8608 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 121 2 118.3699 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 122 2 152.9387 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 123 2 266.3100 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 124 2 315.5000 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 125 2 316.3716 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 126 2 383.3559 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 127 2 545.9930 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 128 2 574.4208 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 129 2 919.6843 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 130 2 937.3382 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 131 2 1235.2473 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 132 2 1400.4183 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 133 2 1471.3563 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 134 2 1720.3584 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 135 2 1888.0007 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 136 2 2082.5300 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 137 2 2315.2835 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 138 2 2372.9135 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 139 2 2411.5581 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 140 2 2457.7624 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 141 2 2549.3934 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 142 2 2641.3126 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 143 2 2648.6126 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 144 2 2654.4026 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 145 2 2682.7957 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 146 2 2687.8458 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 147 2 2822.3858 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 148 2 2864.9707 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 149 2 2988.4824 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 150 2 3013.1278 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 151 2 3073.4366 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 152 2 3493.2524 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 153 2 3819.6447 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 154 2 3840.1027 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 155 2 4303.5245 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 156 2 4557.6462 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 157 2 4804.9065 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 158 2 4981.6575 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 159 2 5012.7323 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 160 2 5145.9628 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 161 2 5206.0924 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 162 2 5457.0055 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 163 2 5638.0848 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 164 2 5796.7006 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 165 2 6067.1212 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 166 2 6115.2388 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 167 2 6353.3218 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 168 2 6448.7033 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 169 2 6547.5079 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 170 2 6689.2264 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 171 2 6742.7127 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 172 2 7059.9069 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 173 2 7119.8497 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 174 2 7201.3364 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 175 2 7218.6617 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 176 2 7312.9388 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 177 2 7340.3264 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 178 2 7389.3001 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 179 2 7441.8725 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 180 2 7589.3324 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 181 2 7801.4383 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 182 2 7884.9057 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 183 2 8318.1828 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 184 2 8417.5600 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 185 2 8418.6991 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 186 2 8514.5156 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 187 2 8574.4622 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 188 2 8716.9881 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 189 2 8719.5517 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 190 2 8806.2886 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 191 2 8844.4981 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 192 2 8908.4505 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 193 2 9096.9945 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 194 2 9119.8056 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 195 2 9189.0470 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 196 2 9398.8525 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 197 2 9548.7794 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 198 2 9645.6699 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 199 2 9701.7895 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 200 2 9702.4022 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 201 2 9704.5875 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 202 2 9721.1057 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 203 2 9791.4548 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 204 2 9865.2968 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 205 2 9974.9392 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 206 2 10161.4662 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 207 2 10407.8681 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 208 2 10452.5790 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 209 2 10475.8074 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 210 2 10626.0228 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 211 2 10664.2511 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 212 2 10696.2755 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 213 2 10798.0761 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 214 2 10802.6704 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 215 2 10855.2878 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 216 2 10877.7262 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 217 2 10896.5621 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 218 2 11008.2027 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 219 2 11034.3357 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 220 2 11062.8649 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 221 2 11141.9174 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 222 2 11242.4553 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 223 2 11481.2195 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 224 2 11547.8767 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 225 2 11555.8539 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 226 2 11605.5359 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 227 2 11777.7078 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 228 2 11917.8879 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 229 2 12042.2040 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 230 2 12269.5897 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 231 2 12506.0034 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 232 2 12967.8777 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 233 2 13496.4057 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 234 2 13547.5968 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 235 2 13662.9178 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 236 2 13851.9485 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 237 2 14399.7511 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 238 2 14422.1896 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 239 2 14497.2541 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 240 3 117.7798 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 241 3 220.2221 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 242 3 431.2903 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 243 3 475.0459 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 244 3 551.2730 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 245 3 774.7013 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 246 3 1147.7307 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 247 3 1216.7620 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 248 3 1360.7081 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 249 3 1380.7569 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 250 3 1493.9849 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 251 3 1552.5583 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 252 3 1593.3474 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 253 3 1598.6306 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 254 3 1841.7779 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 255 3 2229.7360 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 256 3 2339.6198 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 257 3 2344.2087 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 258 3 2556.9493 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 259 3 2570.7601 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 260 3 2621.2186 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 261 3 2659.3525 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 262 3 2771.4882 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 263 3 2842.2807 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 264 3 2954.9869 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 265 3 3143.7629 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 266 3 3267.4622 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 267 3 3296.2668 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 268 3 3414.3779 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 269 3 3587.2647 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 270 3 3588.9781 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 271 3 3669.6895 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 272 3 3696.0434 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 273 3 3799.7831 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 274 3 3825.5802 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 275 3 3867.1478 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 276 3 4113.2838 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 277 3 4249.1165 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 278 3 4300.4661 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 279 3 4302.3988 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 280 3 4331.6992 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 281 3 4338.6772 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 282 3 4398.5320 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 283 3 4438.8326 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 284 3 4469.1345 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 285 3 4525.0403 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 286 3 4543.7775 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 287 3 4592.2930 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 288 3 4641.7373 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 289 3 4709.8040 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 290 3 4876.4647 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 291 3 4918.2614 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 292 3 5163.3083 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 293 3 5232.2349 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 294 3 5338.9924 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 295 3 5381.1980 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 296 3 5432.2330 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 297 3 5725.6024 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 298 3 5790.0258 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 299 3 5924.0980 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 300 3 6122.4618 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 301 3 6174.8339 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 302 3 6413.3257 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 303 3 6659.2488 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 304 3 6673.3416 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 305 3 6696.6901 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 306 3 7023.7990 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 307 3 7235.0918 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 308 3 7314.5256 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 309 3 7426.7892 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 310 3 7442.8183 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 311 3 7541.5965 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 312 3 7704.4783 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 313 3 7816.1523 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 314 3 7895.4647 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 315 3 7940.8404 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 316 3 8034.1345 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 317 3 8070.9385 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 318 3 8083.8012 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 319 3 8275.9989 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 320 3 8399.6192 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 321 3 8429.7178 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 322 3 8447.3282 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 323 3 8578.3312 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 324 3 8598.7597 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 325 3 8809.2365 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 326 3 8822.8053 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 327 3 9068.5278 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 328 3 9188.8585 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 329 3 9484.1493 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 330 3 9621.6985 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 331 3 9667.3301 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 332 3 9674.9429 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 333 3 9774.6793 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 334 3 9799.3427 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 335 3 9809.9191 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 336 3 9891.6097 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 337 3 10264.6379 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 338 3 10276.3116 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 339 3 10308.4945 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 340 3 10627.3193 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 341 3 10771.4948 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 342 3 10846.0150 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 343 3 10863.7261 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 344 3 11006.2680 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 345 3 11105.1478 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 346 3 11112.0992 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 347 3 11167.9745 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 348 3 11304.5211 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 349 3 11335.2773 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 350 3 11399.6479 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 351 3 11530.6670 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 352 3 11576.6874 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 353 3 11602.1352 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 354 3 11738.0804 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 355 3 11821.5127 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 356 3 11900.9172 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 357 3 12145.8338 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 358 3 12203.8313 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 359 3 12378.8956 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> 360 3 12393.7843 final 120 1, 1 0.4 0.15
#> p_subgroup_A p_subgroup_B n_total overall_estimate overall_p_value
#> 1 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 2 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 3 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 4 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 5 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 6 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 7 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 8 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 9 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 10 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 11 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 12 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 13 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 14 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 15 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 16 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 17 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 18 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 19 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 20 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 21 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 22 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 23 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 24 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 25 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 26 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 27 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 28 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 29 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 30 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 31 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 32 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 33 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 34 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 35 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 36 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 37 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 38 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 39 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 40 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 41 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 42 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 43 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 44 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 45 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 46 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 47 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 48 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 49 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 50 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 51 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 52 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 53 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 54 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 55 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 56 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 57 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 58 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 59 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 60 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 61 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 62 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 63 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 64 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 65 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 66 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 67 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 68 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 69 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 70 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 71 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 72 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 73 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 74 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 75 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 76 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 77 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 78 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 79 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 80 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 81 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 82 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 83 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 84 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 85 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 86 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 87 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 88 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 89 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 90 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 91 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 92 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 93 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 94 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 95 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 96 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 97 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 98 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 99 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 100 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 101 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 102 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 103 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 104 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 105 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 106 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 107 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 108 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 109 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 110 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 111 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 112 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 113 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 114 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 115 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 116 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 117 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 118 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 119 0.6 0.4 120 0.3414139 0.06906957
#> 120 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 121 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 122 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 123 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 124 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 125 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 126 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 127 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 128 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 129 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 130 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 131 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 132 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 133 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 134 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 135 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 136 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 137 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 138 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 139 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 140 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 141 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 142 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 143 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 144 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 145 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 146 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 147 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 148 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 149 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 150 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 151 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 152 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 153 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 154 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 155 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 156 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 157 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 158 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 159 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 160 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 161 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 162 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 163 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 164 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 165 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 166 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 167 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 168 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 169 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 170 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 171 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 172 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 173 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 174 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 175 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 176 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 177 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 178 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 179 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 180 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 181 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 182 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 183 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 184 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 185 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 186 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 187 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 188 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 189 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 190 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 191 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 192 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 193 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 194 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 195 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 196 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 197 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 198 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 199 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 200 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 201 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 202 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 203 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 204 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 205 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 206 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 207 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 208 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 209 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 210 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 211 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 212 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 213 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 214 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 215 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 216 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 217 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 218 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 219 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 220 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 221 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 222 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 223 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 224 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 225 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 226 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 227 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 228 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 229 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 230 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 231 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 232 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 233 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 234 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 235 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 236 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 237 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 238 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 239 0.6 0.4 120 0.1649366 0.37184435
#> 240 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 241 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 242 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 243 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 244 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 245 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 246 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 247 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 248 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 249 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 250 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 251 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 252 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 253 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 254 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 255 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 256 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 257 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 258 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 259 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 260 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 261 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 262 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 263 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 264 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 265 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 266 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 267 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 268 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 269 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 270 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 271 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 272 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 273 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 274 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 275 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 276 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 277 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 278 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 279 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 280 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 281 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 282 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 283 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 284 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 285 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 286 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 287 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 288 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 289 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 290 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 291 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 292 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 293 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 294 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 295 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 296 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 297 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 298 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 299 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 300 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 301 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 302 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 303 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 304 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 305 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 306 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 307 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 308 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 309 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 310 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 311 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 312 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 313 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 314 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 315 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 316 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 317 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 318 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 319 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 320 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 321 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 322 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 323 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 324 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 325 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 326 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 327 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 328 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 329 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 330 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 331 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 332 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 333 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 334 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 335 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 336 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 337 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 338 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 339 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 340 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 341 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 342 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 343 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 344 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 345 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 346 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 347 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 348 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 349 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 350 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 351 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 352 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 353 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 354 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 355 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 356 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 357 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 358 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 359 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> 360 0.6 0.4 120 0.3223337 0.08392587
#> subgroup_A_n subgroup_A_estimate subgroup_A_p_value subgroup_B_n
#> 1 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 2 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 3 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 4 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 5 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 6 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 7 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 8 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 9 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 10 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 11 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 12 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 13 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 14 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 15 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 16 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 17 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 18 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 19 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 20 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 21 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 22 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 23 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 24 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 25 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 26 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 27 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 28 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 29 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 30 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 31 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 32 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 33 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 34 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 35 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 36 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 37 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 38 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 39 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 40 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 41 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 42 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 43 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 44 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 45 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 46 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 47 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 48 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 49 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 50 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 51 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 52 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 53 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 54 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 55 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 56 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 57 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 58 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 59 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 60 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 61 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 62 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 63 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 64 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 65 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 66 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 67 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 68 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 69 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 70 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 71 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 72 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 73 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 74 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 75 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 76 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 77 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 78 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 79 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 80 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 81 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 82 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 83 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 84 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 85 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 86 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 87 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 88 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 89 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 90 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 91 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 92 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 93 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 94 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 95 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 96 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 97 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 98 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 99 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 100 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 101 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 102 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 103 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 104 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 105 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 106 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 107 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 108 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 109 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 110 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 111 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 112 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 113 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 114 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 115 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 116 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 117 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 118 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 119 76 0.4707117 0.05403434 44
#> 120 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 121 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 122 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 123 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 124 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 125 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 126 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 127 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 128 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 129 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 130 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 131 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 132 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 133 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 134 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 135 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 136 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 137 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 138 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 139 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 140 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 141 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 142 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 143 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 144 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 145 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 146 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 147 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 148 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 149 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 150 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 151 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 152 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 153 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 154 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 155 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 156 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 157 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 158 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 159 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 160 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 161 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 162 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 163 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 164 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 165 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 166 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 167 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 168 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 169 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 170 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 171 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 172 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 173 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 174 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 175 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 176 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 177 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 178 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 179 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 180 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 181 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 182 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 183 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 184 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 185 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 186 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 187 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 188 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 189 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 190 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 191 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 192 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 193 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 194 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 195 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 196 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 197 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 198 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 199 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 200 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 201 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 202 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 203 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 204 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 205 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 206 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 207 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 208 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 209 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 210 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 211 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 212 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 213 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 214 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 215 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 216 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 217 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 218 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 219 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 220 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 221 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 222 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 223 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 224 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 225 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 226 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 227 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 228 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 229 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 230 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 231 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 232 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 233 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 234 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 235 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 236 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 237 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 238 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 239 64 0.3320609 0.18188722 56
#> 240 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 241 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 242 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 243 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 244 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 245 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 246 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 247 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 248 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 249 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 250 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 251 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 252 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 253 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 254 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 255 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 256 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 257 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 258 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 259 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 260 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 261 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 262 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 263 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 264 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 265 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 266 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 267 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 268 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 269 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 270 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 271 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 272 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 273 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 274 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 275 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 276 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 277 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 278 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 279 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 280 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 281 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 282 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 283 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 284 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 285 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 286 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 287 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 288 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 289 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 290 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 291 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 292 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 293 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 294 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 295 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 296 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 297 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 298 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 299 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 300 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 301 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 302 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 303 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 304 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 305 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 306 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 307 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 308 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 309 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 310 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 311 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 312 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 313 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 314 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 315 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 316 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 317 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 318 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 319 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 320 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 321 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 322 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 323 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 324 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 325 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 326 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 327 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 328 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 329 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 330 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 331 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 332 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 333 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 334 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 335 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 336 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 337 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 338 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 339 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 340 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 341 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 342 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 343 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 344 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 345 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 346 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 347 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 348 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 349 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 350 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 351 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 352 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 353 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 354 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 355 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 356 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 357 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 358 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 359 71 0.1774698 0.50062690 49
#> 360 71 0.1774698 0.50062690 49
#> subgroup_B_estimate subgroup_B_p_value interaction_p_value
#> 1 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 2 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 3 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 4 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 5 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 6 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 7 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 8 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 9 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 10 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 11 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 12 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 13 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 14 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 15 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 16 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 17 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 18 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 19 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 20 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 21 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 22 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 23 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 24 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 25 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 26 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 27 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 28 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 29 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 30 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 31 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 32 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 33 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 34 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 35 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 36 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 37 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 38 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 39 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 40 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 41 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 42 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 43 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 44 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 45 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 46 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 47 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 48 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 49 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 50 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 51 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 52 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 53 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 54 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 55 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 56 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 57 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 58 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 59 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 60 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 61 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 62 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 63 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 64 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 65 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 66 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 67 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 68 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 69 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 70 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 71 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 72 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 73 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 74 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 75 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 76 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 77 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 78 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 79 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 80 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 81 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 82 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 83 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 84 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 85 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 86 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 87 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 88 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 89 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 90 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 91 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 92 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 93 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 94 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 95 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 96 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 97 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 98 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 99 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 100 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 101 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 102 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 103 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 104 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 105 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 106 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 107 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 108 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 109 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 110 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 111 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 112 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 113 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 114 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 115 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 116 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 117 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 118 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 119 0.11808122 0.68769806 0.3632263
#> 120 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 121 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 122 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 123 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 124 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 125 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 126 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 127 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 128 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 129 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 130 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 131 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 132 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 133 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 134 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 135 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 136 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 137 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 138 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 139 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 140 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 141 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 142 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 143 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 144 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 145 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 146 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 147 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 148 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 149 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 150 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 151 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 152 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 153 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 154 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 155 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 156 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 157 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 158 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 159 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 160 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 161 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 162 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 163 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 164 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 165 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 166 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 167 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 168 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 169 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 170 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 171 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 172 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 173 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 174 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 175 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 176 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 177 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 178 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 179 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 180 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 181 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 182 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 183 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 184 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 185 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 186 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 187 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 188 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 189 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 190 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 191 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 192 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 193 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 194 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 195 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 196 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 197 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 198 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 199 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 200 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 201 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 202 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 203 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 204 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 205 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 206 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 207 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 208 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 209 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 210 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 211 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 212 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 213 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 214 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 215 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 216 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 217 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 218 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 219 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 220 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 221 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 222 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 223 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 224 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 225 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 226 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 227 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 228 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 229 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 230 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 231 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 232 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 233 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 234 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 235 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 236 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 237 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 238 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 239 -0.01071538 0.96958098 0.3573194
#> 240 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 241 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 242 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 243 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 244 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 245 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 246 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 247 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 248 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 249 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 250 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 251 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 252 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 253 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 254 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 255 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 256 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 257 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 258 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 259 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 260 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 261 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 262 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 263 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 264 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 265 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 266 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 267 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 268 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 269 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 270 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 271 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 272 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 273 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 274 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 275 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 276 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 277 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 278 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 279 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 280 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 281 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 282 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 283 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 284 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 285 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 286 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 287 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 288 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 289 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 290 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 291 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 292 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 293 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 294 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 295 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 296 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 297 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 298 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 299 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 300 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 301 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 302 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 303 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 304 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 305 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 306 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 307 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 308 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 309 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 310 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 311 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 312 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 313 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 314 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 315 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 316 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 317 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 318 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 319 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 320 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 321 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 322 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 323 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 324 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 325 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 326 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 327 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 328 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 329 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 330 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 331 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 332 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 333 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 334 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 335 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 336 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 337 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 338 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 339 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 340 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 341 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 342 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 343 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 344 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 345 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 346 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 347 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 348 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 349 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 350 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 351 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 352 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 353 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 354 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 355 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 356 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 357 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 358 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 359 0.45256210 0.06346625 0.4623181
#> 360 0.45256210 0.06346625 0.4623181