・s0 において発生率は、t の含まれる割合だけでは説明がつかない群 4があった.
・Rの記述練習がてら、すこし調べることにする.
■　ベクトルdf準備
name　　[,1]　 [,2] 　[,3]　 [,4] 　[,5]　　[,6] 　[,7] 　[,8]
　　[1,] 　"y" 　"wat" "tya" "mesi" "tori"　 "sake" "tam" "potesara"

・7 t  あり　に限って 7以外のものの 和を曝露数とする　
　    dr[,7]　*　(　dr[,2]+dr[,3]+dr[,4]+dr[,5]+dr[,6]+dr[,8]　) 　
記述    tがありで、w , tya有り無しごとの度数
　　　　# 　　2 あり 3あり   の　曝露数ベクトル
ye11<- cbind(dr[,1], dr[,7] * dr[,2]     *dr[,3]* (　dr[,2]+dr[,3]+dr[,4]+dr[,5]+dr[,6]+dr[,8]　) 　)
　　　　#　　  2 なし3あり　の曝露数　
ye01 <-cbind(dr[,1], dr[,7] * (1-dr[,2])* dr[,3]  *(dr[,2]+dr[,3]+dr[,4]+dr[,5]+dr[,6]+dr[,8]　))
　　　　#　　 2 あり 3なし　　　曝露数ベクトル
ye10<- cbind(dr[,1], dr[,7] * dr[,2]    *(1-dr[,3])  * (dr[,2]+dr[,3]+dr[,4]+dr[,5]+dr[,6]+dr[,8]　) )　
　　　　#　　2 なし  3なし　　　曝露数ベクトル
ye00 <-cbind(dr[,1], dr[,7] *(1-dr[,2])*(1-dr[,3])* (dr[,2]+dr[,3]+dr[,4]+dr[,5]+dr[,6]+dr[,8]　) )

** ベクトルから度数わけする　
　　　　　#　　　↓曝露ベクトルのある列　　　i ：　曝露数

■　記述
・図示しながらデータつくる.

   plot( 0,xlim=c(1,6),ylim=c(0,1),cex=0 ) 
ya<-NULL　　　
 yb<-NULL
 yc<-NULL
 yd<-NULL

for ( i  in 1:6)  {
       　ya <- rbind(ya, ye11[ye11[,2]==i,])　　　# ｙと曝露数；w1 ty1　
           yb <- rbind(yb,ye01[ye01[,2]==i,])　　　　　　　　　
          yc <- rbind(yc,ye10[ye10[,2]==i,])　　
          yd <- rbind(yd,ye00[ye00[,2]==i,])　　　　　　　　
　　# 分母　　yi内の　・・
　　　 boa<- nrow(ya )　　　　　　　　　　　　#　　　w1 ty1 ID数
            bob<-nrow(yb )
            boc<-nrow(yc )
            bod<-nrow(yd )

　　# 分子　y1の計　　　　yi[1,]　の　和
　　 　sia<- sum(ya[,1])
           sib<- sum(yb[,1])
           sic<- sum(yc[,1])
           sid<- sum(yd[,1]) 
       
         # 率
 　  ria<-　sum(sia)/sum(boa) 
      rib<-　sum(sib)/sum(bob)
      ric<-　sum(sic)/sum(boc) 
      rid<-　sum(sid)/sum(bod) 
  
dosa<- c(  boa,sia,ria   )
dosb<- c( bob,sib,rib )
dosc<- c( boc,sic,ric )
dosd<- c( bod,sid,rid )
 
#　描画
# hgによる率の・・
 　　   text(x=i ,y=ria,"○"　)
           text(x=i+0.05 ,y=rib,"+")
           text(x=i+0.08 ,y=ric,"×")
　　   text(x=i+0.1 ,y=rid,"・")
     text(x=i ,y=ria-0.05, boa)              # wty  
text(x=i ,y=ric-0.05,boc)                    #  w　
#　　 par(new = T )
print(dosb)
print(dosd)
　 }
　                   # 　　a ○　　　b  ⁺　　c　×　　　d　・

　　

　○ はwありtyあり、× はwありtyなし である.それらの群で曝露数大側に率の低下がある.
　図中数値はそれらのID数.
■　
　曝露度数との関係はみえたとして、４区分においてt１の平均からみてどうか.
　 由来
ya 　 ye11から
yb 　　ye01　　
yc 　　ye10　　
yd 　　ye00　
  
plot(0,cex=0,xlim=c(0,4),ylim=c(0,1 ) )
      text( x=0,y=c(1:16)/17,"-",cex=dhyper( 1:16,132,81,17　)*15 )
      text( x=0.3,y=dosa[3],"◇")
text( x=1,y=c(60:125)/126 ,"-",cex=dhyper( 60:125,132,81,126  )*15)
text( x=1+0.3,y=dosb[3],"◇")
  text( x=2,y=c(1:5)/6,cex=dhyper( 1:4,132,81,6 )*15,"-")
  text( x=2.3 ,y=dosc[3],"◇")
text( x=3,y=c(1:65)/65,cex=dhyper( 1:64,132,81,65 )*15,"-")
text( x=3.3,y=dosd[3],"◇")
　text(x=c(0,1,2,3),y=1,c(dosa[1],dosb[1],dosc[1],dosd[1]),cex=0.7) 
   
   

               

                           w ty       11         01         10          00

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　図中数値は分母
 　0と3において、期待予想より低い.
 　0と3はw1である.
　このように、曝露数でみるときとw ty群ごとにみるとき、wが小さな群の中では抑制性を示す.
                       
■
・wは小さくて目立たない抑制因子であった.wの曝露は曝露数3以降に偏っていた.
　しかし、4群のへこみの説明にはならなかった.