■　この記事で試すリスク推定値は固有値である.
　固有値の小さい方（以下、単に固有値という）をリスクと対応させることができることを例題ﾃﾞｰﾀを使って示す.
　従来の解析方法による結果と比較する.

■　固有値の、影響度判定力の検討
・シュークリーム、カフェラテの例題で交絡と固有値の関係をみる.

　　　　粗表
　　　　　　　シュー　カフェラテ　　　　　　　
　　　OR　　 　６　  　　　3.93　　　　　　
　　　固有値     20　  　　　16
　　　　　　　
＊　素朴に、層別しないテーブルで、各因子の粗ORを計算すると、上のようである.
ｃOR・固有値とも一致してシューにおいて大きい.
　固有値の小さい方でもって因子を比較すると、大きい方がriskyとなる.
　　　　＊食中毒においては、本来の交絡は発生しがたく、もしあればそれも
　　　　　生起因子であるし、普段おこるみかけは曝露によるゆがみである.

・　層化解析において固有値は、それらしい結果となるか.
　例題解説に準じ、2因子による層化を行う.

　　　　カフェありシュー　カフェなしシュー
　OR　　 　6　  　　　　　6
　固有値　  2.5　　　　　　3.2　

　　　　シューあり層　　　　　シューなし
　　　　カフェ曝露　　　　　カフェ曝露
　OR　　　　1.0　　　　　　　　　1.0　
　固有値   　　  0　　　　　　　　　   0

　カフェラテあり無しで層化すると、ORはいずれも６だが、固有値は異なり、カフェラテなしのシューにおいて大きい値を示した.このことは、例題で正解とされるシューのriskyさを正しく示す.
　また、シューあり無しで層化するとOR、固有値とも層ごとに違いがみられず、カフェラテの危険がないことが確認できる.

■　この例題では、シューが生起因子、ラテが”交絡”因子とされる.今回、粗表、また層化において、いずれも一致して明瞭にriskyな因子を反映した.

■　固有値を表す式には、今回定義したdetに相当する式が含まれるが、曝露群と対照群の生起オッズの違いを表し、因子の影響が方向性を失わず反映される.

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　この例題でいう、”交絡”は、疫学的な定義による交絡と異なる.みかけをつくる暴露効果と解釈する.