・観光事例で、水は抑制因子だったが単独でリスクはなかった.独立モデルなら係数は0であり(－)である.
　また、めしはわずかなリスクありとしても、生起に対しては抑制的だった.係数は(＋)であり(－)である.これらの性質をとらえようと同一因子を２つ用意して計算したのだった.
　このような一見パラドックスにみえるものををどう考えるか.

・この例のうち、リスクがあっても、抑制的ということを

　曝露と係数から
　　ｘ１＝β１ｘ
　　ｘ２＝β２ｘ　　　　　　β２＜β１　　　　　ｘ：０か１
　ｘ１＆ｘ２の平均risk　＝　（β１+β２）/（１＋１）＜β１　
　　　　
　リスクは単純に加算されず、x2が幾分リスキーであってもx1曝露重複で　見かけ上、抑制的になる.

・　生物学風に解釈すれば、原因物質が因子の量；ｶｻによって希釈されリスクが低減する、となる.水、めしなどが数値上一見おかしな挙動をみせるメカニズム.

＊　SEが大きいという意味をメモ
　　例数が少ない
　　２～多面性がある
　　　　単独で作用しないが、他因子に対して作用する（経験的）
　　　　弱い生起性があるが、生起因子に対して一見抑制的（経験的）
　SEが大きいことは、その因子をさらに検討するきっかけになっている.lmでスクリーニング的な因子削減はできて、結果いつもの観光船事例データからは５個の意味ある因子があげられる.