・曝露g  ;  eg  をRで作れたので、他の因子を調べる.

■　生起因子t、抑制因子sが、決まった後、粗な観察で効果が際立っていないとしても捨てきれない因子2つを加えて、4つとしたデータをもとに考える.

　4因子；最大 2の4乗通り を考えることになる.　　　　

　　　　　

 　tの効果は奇数行のgを偶数行のgと比較して明らか.
　 sの効果は奇数列どうしと偶数列どうしの比較で明らか.
 　pは、これといった特徴を指摘しえない.

　図示
　　plot(egrate[,3])
　　text(x=1:17+0.7,y=egrate[,3],rownames(egrate))

　　　

　
　比較可能なgで、mは sなし3,4列ではー；赤に働き、一方でsがらみの1，2列では＋；青に働いてみえる.つまり、sとmが 重なると、sの効果が減弱される、”阻止”効果のみえかた.
　これは、以前 表計算で調べた；過去記事、

■
・Ｒで阻止効果を計算、作図する記述ができた.
・オッズについて、同様な配置はよく似るが、Infが増え、plotが減ってしまう.
・モデリング、粗な指標では、mはどちらともつかない因子だったが、egで観察すると、みやすい.
・層化から因果関係を考えるのに役立つ.