Корреляция здесь есть? Опции

[Choledochus]

Задам свой вопрос образно. Есть всего четыре цифры.

В понедельник температура воздуха составила 2 градуса тепла, а во вторник 3.
На следующей неделе 1 и 7, соответственно, то есть снова в понедельник меньше.

Есть корреляция между этими данными? (мне нужно доказать, что температура в понедельник ниже).
Можно обработать эти немногочисленные данные и как?
Большое спасибо.

[DrgLena]

Теперь больше ясности в том, что вы хотите проанализировать.
Фактически, вам нужна не корреляция, а оценка клинического испытания модели.
1. В результате моделирования вы получили вероятность превышения болевого порога в 1 группе 10/64, во 2 группе 50/64, отсюда следует, отношение рисков (RR) =0,2 (95%ДИ 0,11-0,36). Снижение относительного риска превышения болевого порога при использовании инструмента А, относительно В составит RRR=80% (95% 64%-89%)
2. При клинических испытаниях в 1 группе (инструмент А) у 20 больных необходимо знать у скольких было превышение болевого порога, и у 13 больных 2 группы (инструмент В) тоже нужно знать это число. Тогда вы сможете посчитать процент снижения относительного риска при использовании А относительно В и сравнить с полученным при моделировании (80%). Если RRR будет находится в пределах ДИ, то можно утверждать, что в эксперименте вы получили аналогичную компьютерному моделированию оценку преимущества инструмента А относительно В.
3. Приведенные вами значения средних бальных оценок боли при клинических испытаниях свидетельствуют, что оценка боли ниже в группе 1 (А инструмент), чем в группе 2. Т.е. преимущества инструмента А относительно оценки боли доказаны. Но сравнивать можно средние со средними, а вероятности с вероятностями или проценты с процентами. Поэтому нужны данные не по средним оценкам, а число больных с превышением болевого порога в экспериментальных группах.