解答
1、４
解説
Kaplan-Meier法（カプラン–マイヤー法）では、各イベントが発生した時点の生存率を「イベントが発生する直前までの生存率×（1－イベント発生時の死亡率）」で求め、プロットする。なお、打ち切りデータに関しては、打ち切りがあった時点までは生存していたものとして扱う。
１ 正
試験期間の初めに脱落者はなく、生存率が80％に低下していることから、0.8＝1×（1－死亡率）より、1回目のイベント発生時の死亡率が0.2であると推察される。よって、20名中４名が死亡しており、被験者数は16名である。続いて、脱落者はなく、生存率が70%に低下していることから、0.7＝0.8×（1－死亡率）より、2回目のイベント発生時の死亡率は、8分の1であると推察される。よって、16名中2名が死亡しており、被験者数は14名である。これらのことから時点Aにおいて、観察を継続している被験者数は14名である。
２ 誤
時点Aより引き続き脱落者はなく、生存率が60％に低下していることから、0.6＝0.7×（１－死亡率）より、3回目のイベント発生時の死亡率は、７分の１であると推察される。よって、14名中2名が死亡しており、被験者数は12名である。その後、時点Bまでに脱落者が3名であるため、時点Bにおいて、観察を継続している被験者数は9名である。続いて、生存率が40%に低下していることから、0.4＝0.6×（1－死亡率）より、4回目のイベント発生時の死亡率は、3分の1であると推察される。よって、9名中3名が死亡しており、時点Cにおける被験者数は6名である。
３ 誤
解説２参照
４ 正
時点Cより4名が脱落していることから、時点Dにおいて、観察を継続している被験者数は2名である。その後、生存率が20%に低下していることから、0.2＝0.4（1－死亡率）より、5回目のイベント発生時の死亡率は2分の１であると推察される。よって、2名中1名が死亡しており、被験者数は1名である。よって、時点Eにおいて、観察を継続している被験者数は１名である。
５ 誤
解説4参照
