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.

第3の因子 tree   t-s 検討とt-w 検討

■ tの曝露下で検討した因子の性質
 risk ;各データからは、全因子の性質がよくみえ、
  sが抑制
     m p が阻止
  w が抑制 
  m;ほか他の因子が抑制の面も
 と多くの可能性を指摘しうる.


■ 樹状図 tree 
 t-sについて と、t-wについてtreeで表せる.枝分れは因子の効果を発揮するうえで依存する因子関係を示す.
  

        

 図:まず生起因子のtがあり、riskを示しているところ、sなど抑制因子が重なるとriskは落ち、阻止因子mなどがさらに重なると阻止効果でriskが上がる.
 また、tに、mなどが重なるとriskは抑えられる. 


■ 第3の因子探索
・曝露gについての検討に匹敵する情報を得るが、上、樹状の関係図で、直感的な把握の改善ができる.
・図、破線はID が少ないこと.
・因子の性質を わかり次第の因子から決めていく方向の試み.

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