少し精密に計算した因子効果

2023/01/20 20:00

　微加減；ノイズ調整と差表で現実的な問題を回避して、抑制性が知れた.
　因子の効果をより、詳しく調べる.他の阻止性を疑う因子を調べる.　　　

　　　　＊　因子の特徴　（この記事の計算結果を含む）
　　　　　ｔ　：生起性
　　　　　ｓ　：抑制　２面性
　　　　　ｐ　：阻止
　　　　　茶　：ー
　　　　　ｍ　：弱抑制

　これは、かつて調べた線形独立仮定のlmの推定結果からは想像もできない.ｐではなく、ｓが２面性を鮮明にしたこと、ｍに弱抑制性があることはいままでの予想とも違い、意外ではあった.　

■　茶：
　抑制性確認後　茶の抑制性を調べる
　ｓの抑制性が数値化（平均値として）できたところで、茶について抑制性を調べる.
　茶の発生数をノイズ調整し、ｓの効果を係数として乗じ、茶有無による発生率をみると、差はない.　　
　

　　　　　　　　　　　　　　　茶あり　　なし
　　　　　　　　　　　　　　　ｇ補正発生率　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　大N中心で作図
　　
　　　　　　　　　　　2因子曝露ｍｘによる率

　ｓがｔに対して抑制するのが主体とみてよいから、ｔに限定した２×２で表せば、

　　　　　　　　　　　　　　ｓの抑制性が明瞭になるようにみえる

　よって、抑制性の主役はｓであって、ｓについてのｐの阻止性が興味の中心となる.

■　ｓ：ｐ阻止を補正して
　ノイズを均す操作に加えてｓ阻止に対するｐの抑制を補正する.ｓの効果が0.1阻止されているとして、阻止分を消し、差表のｐを詳しく見ると、ｓｐを含むペアの率差は一部低下する.差表のｓは、複数のペアで値を下げる.
・　調整した抑制度
　ノイズ調整後、ｐの阻止について調整したあとのｓを観察する.
　

　　　　　　ノイズ調整後　ｐ調整後
　　　　　　　　　　ｓの率差

　ｓの率差は、２峰に分かれてみえる.　
　ｇごとにｔ有無による抑制度を調べると、ｔ１で -0.145、ｔ０で -0.015と、異なっており、上の率差による２峰に対応している.つまり、ｓはｔ有無により抑制性が異なり、ｔ１では(-)に、ｔ０ではほぼ０にふるまう、多面性を示した.
　ｔ０が０に近いのは、ノイズを均しながら残し、０を避ける処理をしたためとも思えるが、”関係式”に関する記事のような理由で主たる生起因子に作用することを支持している.

・ｓの２面性からｐの阻止性補正に当たってstpに比重をつけて補正すべきかもしれない.これに沿って補正してみると、ｓの2峰性は変化ない.　

■　ｍ
　阻止の補正まで行うと、ｍの率差は幅広く、（ー）を示すものも目立っている.茶の抑制はほぼ否定できたのだが、ｍはどうふるまうか.
　　
　　　　　　　　　　ｍ＊ｓ　率