morの解析ブログ

解析疫学、リスクにまつわるメモや計算

「推定」のまわりをさぐる.教科書では「解析はMHにより行う、因子が多ければ重回帰を用いる」という風で詳しい例は少ない.独自(のつもり)な思いつきで具体に試行.
 数理を用いるべきアセスメントにも切り込む.

Rで計算 実発生数も並べる

・2×2表に 粗な指標を付け加える


 実質発生数は、粗表から対象の因子単独で説明できる発生数
   ( a - b / (b+d) * k ) / (a+b) 
 の分母のみとなる.みかけの発生からBGとみなした相当分を引いた残り、実発生数.


zhas <-NULL #  粗なtableから読み出すとき
   for(i in 1:8) {
  zhas <-c(zhas ,"",   
   round(   intetab[i,1]-intetab[i,2]/ (intetab[i,2]+intetab[i,4])*(intetab[i,1]+intetab[i,3] ) ,digits=2)  )
} 


corzitu<- rbind( abcdcor,zhas)
   corzitu


 


・粗の段階であてをつけるなら、(-) のものは、抑制性の因子により、発生の抑制された”期待”人数とみる.
・t が圧倒的に発生に関与した疑いがある.一方、みかけ多かったmではさほどの数字にならないのが注目点.

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