・因子の効果を概観したい、疑わしい因子の効果を確認したくて、表計算で総当たり調整値をみた.そのR版.
・繰り返しを入れ子にした記述でMH指標を計算.
・層化は一階；一回.
・粗指標と比較するMHOR/ｃORを試す.

■　総当たりMHOR
MH<-NULL
mh<-NULL
mh2<-NULL
for　(x in 1:8) {
for　(y in 1:8) {
　a1 <- sum( y1[x] * y1[y]　)　　#　xあり
　b1 <- sum( y1[x] * re1[y] )
　c1 <- sum( y0[x] * y0[y] ) 　
　d1 <- sum( y0[x] * re0[y] )
　　a0　<- sum(　re1[x] * y1[y]　) # xなし
　　b0 <- sum( re1[x] * re1[y] )
　　c0 <- sum( re0[x] * y0[y] ) 　
　　d0 <- sum( re0[x] * re0[y] )
# MHOR　式　；　xありなしによる、yの MHOR；；
n1 <-a1+b1+c1+d1
　　　　　 n0 <-a0+b0+c0+d0　
　mh= (a1*d1/n1 + a0*d0/n0)/(b1*c1/n1+b0*c0/n0)
　#　mh2<-c(mh2,mh)
　# print( mh2 )　
MH<-rbind(mh2)
}
　}

　結果は、一行なので8×8に配置する記述；末尾記１） によって次の表を得る.

　　　　　　　　　　　　　→　で調整した、　↓の因子効果
　　   　   
＊　因子データは 、yも含んだままなので計算不能もそのまま.
＊　層化に使う因子 xの、 1から計算を始める.yの1から8までひととおり計算する.そして2も同様に.つまり表の縦方向に値が決まっていく記述となる.よって、横軸の因子で調整したORが縦に並ぶ.

【列因子の影響をとりさると、行因子はどうなるかを示す】

　大きくなれば、カラム因子が抑制性、小さくなれば生起性、阻止性をもつのだろう.
　tではいずれでも強い効果があり、行ごとにみれば、t：「全因子に対して強い生起性」がわかる.
　粗ORに比べ、列sでは値が大きい.ついでにｃORに対する比をとってみる.
■　MHOR/ｃOR
MHORをｃORで割り、配置する記述
 
ratiomh1  <-　mht[1 ,] / crudeor[1   ]
ratiomh2  <- mht[2,] / crudeor[2]
ratiomh3  <-　mht[ 3,] / crudeor[3   ]
ratiomh4  <-　mht[4 ,] / crudeor[4   ]
ratiomh5 <-　mht[ 5,] / crudeor[5   ]
ratiomh6  <-　mht[ 6,] / crudeor[6   ]
ratiomh7  <-　mht[ 7,] / crudeor[7   ]
ratiomh8  <- 　mht[ 8,] / crudeor[8   ]
 rator<- rbind(ratiomh1,ratiomh2,ratiomh3,ratiomh4,ratiomh5,ratiomh6,ratiomh7,,ratiomh8)
　行列名をつける
　colnames(mhtr)<-menu
　rownames(mhtr)<-t(menu)

 　　　　　　　　　MHOR/ｃOR 比

　横に見ると、tは、sで調整して最も値を上げる.相対的な上がり下がりがみえる.

１）
　■　総当たりMHOR　8×8　配置する記述
mh<- MH
mh1<-NULL
mh2<-NULL
mh3<-NULL
mg4<-NULL
mg5<-NULL
mg6<-NULL
mg7<-NULL
mg8<-NULL

#for (i in 1:8)
#{

mh1<-c(mh[1:8])
mh2<-c(mh[9:16])
mh3 <-c(mh[17:24 ])
mh4 <-c(mh[25:32 ])
mh5 <-c(mh[33:40 ])
mh6 <-c(mh[41:48 ])
mh7 <-c(mh[49:56 ])
mh8 <-c(mh[57:64 ])
# }

mht<-NULL
mht<-cbind(mh1,mh2,mh3,mh4,mh5,mh6,mh7,mh8)
 　行列名をつける