・リスト　dr　：マスターテーブルともいう　
・2分反転データ　：簡単な表記のため
　y1　y0　re1　re0　の4つを作る.
　作り方：
　　１） リスト2分
　　　行を抽出　　y1　と y0　に リスト　をわける
　　　リストの列　yが　1に一致する ものを　y１とするよう指定　
　　　　y1<-  dr [ dr $y ==1,]　　→　y1行　139　ID
　　　　y0<-  dr [ dr $y ==0,]　　　　　　　　

　　２）drに対して反転した、reを定義する　
　　　　re<-1-dr　　♯　dr+re=１　となる.
　　　　のちに便利なことは、
　　　　　y1　　re1　　　　　zで　層化するとき　各に y1z y1z　  re1z re1z
　　　　　y0　　re0 　　　　　　　　　　　                    y0z y0z 　re0z re0z
　　　　　　　　　　　　　　  あたかも　ベクトルの掛け算になる

・粗なtable　　因子4の例
　　　　sum( y1[4] )　　　　
　　　　　　　　　　　sum( re1[4] )
　　　 　sum( y0[4] )
　　　　　　　　　　　sum( re0[4] )　
各因子のtable
 y4 <-c(sum(　 y1[1]　),sum( re1[1] ),sum(　 y0[1] ),sum( re0[1] ) )　
w4<-c(sum(　 y1[2]　),sum( re1[2] ),sum(　 y0[2] ),sum( re0[2] ) )　
tya4 <-c(sum(　 y1[3]　),sum( re1[3] ),sum(　 y0[3] ),sum( re0[3] ) )
m　・・・
tori4 <-c(sum(　 y1[5]　),sum( re1[5] ),sum(　 y0[5] ),sum( re0[5] ) )
s4 <-c(sum(　 y1[6]　),sum( re1[6] ),sum(　 y0[6] ),sum( re0[6] ) )
t4 <-c(sum(　 y1[7]　),sum( re1[7] ),sum(　 y0[7] ),sum( re0[7] ) )
po4 <-c(sum(　 y1[8]　),sum( re1[8] ),sum(　 y0[8] ),sum( re0[8] ) )

これらをつなげて intertab とした.

■　疑わしい因子
　度数を眺めると、生起と疑わしい因子の候補をあげることができる.ついで指標を生成してみることになる.
・指標
　ORや、実発生数率など指標は、上のデータからそのつど容易に計算でき、また、全因子ベクトル化も可能.