morの解析ブログ

　コホート内で、ある程度交絡を除いたのちに、因子の効果の起こり難さでみる
　ph が その中心 0.5から どれだけ離れているかを計算する　無関連な因子を仕分ける
▼　phyperで大きな値を示す因子

　因子の、曝露数による観察発生度数の phyper値 ベクトルは、ph15 であった
　phyper( oamz[1,],37,16,oamz[2,])　
　        y     yakih       spi      pote      cabe      jero 
1.0000000 0.7438876 0.4218412 0.5423578 0.7542633 0.6934652 
      rol      tyap      milk      cafe       wat      cake 
0.4686631 0.8075626 0.3499018 0.5822086 0.3139147 0.3481803 
     vice     choco     salad 
0.9995383 0.3178896 0.4798673 

 tyap が一見、生起性なのだが、
　 v1<- 1- (1-osd[,13]) *(1-osd[,12]) # vi または   ca  を生起vとし    
      v2<- 1- (1-osd[,7])*(1-osd[,14]) 　 　　　　　    #   r    または choco  を抑制vとおく　
としてあったので　この結果からは、tyapは阻止性を持つといえる
▼　一斉に描画　ph‥ph

abs(ph15-0.5)

         y     　　 yakih        　spi      　　 pote      　 cabe 
0.50000000 0.24388755 0.07815877 0.04235777 0.25426333 
      jero        　rol              tyap             milk            cafe 
0.19346521 0.03133691 0.30756262 0.15009818 0.08220859 
       wat          cake            vice              choco         salad  

0.18608529 0.15181973 0.49953830 0.18211043 0.02013270
・記述
plot(ph15,abs(ph15-0.5))　
text(x=ph15,y=rank(abs(ph15-0.5))/35,colnames(oamz),cex=0.7)
# n<10因子名を小さくするなら、
# text(x=ph15,y=rank(abs(ph15-0.5))/35,colnames(oamz),cex=0.5+(oamz[2,]/10)*0.1)　
# はじくべき因子名　n<10　を赤字で 隅に表示
text(x=0.1*1:sum(1-abs(oamz[2,]>10))+0.25,y=0.45, colnames(oamz)[abs(oamz[2,]>10)<0.001] ,cex=0.7, col= "red" ) 　

　各因子は、生起側なほど右に、抑制側で左に位置し、0.5から偏るほど上にplotされる

　0.5周辺の因子は、この層においては、発生に無関連な因子となる

▼　まとめ　

　足切りすべき n<10 の因子、絶対値の小さな起こりやすい因子を一見で判別できる

　この事例では、この段階まで取り上げなかった、弱抑制性な因子と阻止性のある因子がかなりの数、残るとの結果になる

メモ

・記述のポイント

　　rank　を用いて項目名の重なりを軽減する
　　colnames をvecとして 条件式から表示すべき因子を選ぶ

　phyperは、HG(a,YY,N-Y,k)　による値である
　とりうる発生度数が大になるほど非線形に大となる
　とりうる発生数が極端に小さい、または大きい時、起こり難いことを示す
　| phyper-0.5 | という量を設ければ、起こりやすいなら、小さく、起こり難いなら、大きくなる　
　plot( phyper(15:25,31,14,30) )
   plot( abs(phyper(15:25,31,14,30)-0.5) )