・いつものデータは、大Nなｇによれば、logisticモデルによくあてはまる.
・ｇと効果の関係を図形でイメージしたい.

■　ｇらは空間にどんな形であるか
　効果の表現には率もあるが、logitとすると、線形を仮定して無理がなさそうだ.位置、距離で考えやすい.
　ｇの効果は、ｇを頂点とし、効果距離を腕としてみる.ｍ１についてｐ、ｓの組み合わせを一階に、ｔ１を二階とする.３因子あれば組み合わせは４つで四角形、２階建てなら四角柱・・・
　

　　　　　　

　　　　　　　　　ｇが作る”立体”
　　　　　ｍ棟のｔ０階にはｍ、ｍｐ、ｍｓ、ｍｓｐ　、ｔ１フロアにｍｔ、ｍｔｐ・・
・各ｇが互いに距離をもつからとて、しかし、面をなすとは限らない.
　それでも立体ととらえるのは、関係の配置イメージがしやすいというメリットのため.
・理想データは、立体ではなく、針金細工が潰れたような、１次元；直線上に並ぶ.

因子効果の順位関係
　推定した係数順にｔ１について、ｍ、ｐ、ｓ、ｓｐと並べる；左.
　観察データをｔあるなし；フロア　の違いで対応をみれば、ｔ１；中　は逆転するｇがあり、ｔ０ではさらに乱れている.
　

　　　　　

　　　　　図では、ｇ効果を表す距離は、見やすさのために伸縮させており、正確でない.

　効果の並行性を失うのは、Ｎの不十分さ、因子の不均一な効果も想定しうる.この場合、前者がほとんどを占めている.

■　交互作用はどうみえるか
　周りが線形性を保つ場合に限って考えて、

　　　　　　　　

　　　　　　　　　交互作用　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　ａ～ｃ：　因子
　　　　　　　　　　　　　　　　　　ｂがｃを邪魔する例　　　”非平行”な効果をみる.
　　　　　
　ｃはａとの曝露でｃの効果を加算する、がｂとの曝露でｃの”本来の”効果を減らす（異常に増やすでもいいのだが）とき、ｂｃ間の交互作用を疑うべきか.この場合、ｂ-ｂｃ間が思ったより縮んで（伸びて）しまうから、ａ-ａｃ間（ｂ-ｂｃ間）が弧になって外にはみ出す.