「カテゴリ変数２つの解析」 中澤 港 http://phi.ypu.jp/stat.html <minato@ypu.jp> 統計学第７回 「カテゴリ変数２つの解析」 中澤　港 http://phi.ypu.jp/stat.html <minato@ypu.jp>

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1 「カテゴリ変数２つの解析」 中澤 港 http://phi.ypu.jp/stat.html <minato@ypu.jp>
統計学第７回 「カテゴリ変数２つの解析」 中澤　港

2 フィッシャーの正確な確率の補足説明 クロス集計表を a m1-a m1 n1-a m2-(n1-a) m2 n1 n2 N とすれば，
周辺度数を固定したときにこの表が得られる確率 は，m1Ca*m2C(n1-a)/NCn1 計算すると，m1!m2!n1!n2!/{a!(m1-a)!(n1-a)!(m2- n1+a)!N!}となる。フィッシャーの正確な確率は，それ より小さな確率が得られる表の確率も全部足したも のになる（両側検定の場合）ので，計算が大変。

3 リスクとオッズ 原因と結果にどれくらいの関連があるかを知りた いとき，原因が無いグループの結果に対して，原 因があるグループの結果がどれくらい大きいかで 評価するという考え方 病気を例にとって説明すると…… 病気のリスクとは，全体のうちでその病気を発症 する人の割合 病気のオッズとは，発症した人の発症していない 人に対する人数比

4 リスク比 リスク比は原因なし群のリスクに対する，原因あり群 のリスクの比。Risk Ratio, Relative Riskなどという。
全体のうちどれくらい発症するかという情報が必要な ので前向き研究でしか計算できない。 原因の有無と発症が無関係なら１。 ２×２のクロス集計表で言えば， 発症あり 発症なし 曝露あり X m1-X m1 曝露なし Y m2-Y m n n N として， リスク比は，(X/m1)/(Y/m2) = (X*m2)/(Y*m1)

5 オッズ比 オッズ比は原因なし群のオッズに対する，原因あり群 のオッズの比。Odds Ratio。
オッズは比なので，断面研究でも患者対照研究でも 計算でき，しかもそれらが数学的に一致する。 原因の有無と発症が無関係なら１（RRと同様）。 ２×２のクロス集計表で言えば， 疾病あり 疾病なし 曝露あり a b m1 曝露なし c d m n n N として， オッズ比は，(a/b)/(c/d) = (a*d)/(b*c)

6 関連性の指標の意味 オッズ比はリスク比の良い近似となる。稀な疾患の 場合（一般化していえば，「注目している事象が起こ る確率がきわめて低い場合」）は，患者対照研究に よってオッズ比を求める方が効率が良い。 オッズ比やリスク比が統計的に有意かどうかは，そ の95%信頼区間が1を含むかどうかで決まる。95%信 頼区間は対数変換して正規近似で求めるのが普通 その他の関連性の指標としては，リスク差，相対差， 曝露寄与率，母集団寄与率，YuleのQ，ファイ係数な どが用いられる。 同じ質問を繰り返して行った場合に同じ答えが返っ てくるかどうかを見るにはκ係数を使う。