分割表
因子別に関心のある数字を集計したもの。
二次元に図示するのは大事。
頭の中は一次元思考。二次元(化)で整理できること多い。
他で、よくある図は、マス目？に入るのが、a, b, c, dなので、その点注意。
https://gyazo.com/21b0dc04c3a9a6c79e8761e2e828741d
表の各行や各列について割合が異なる場合、その表は2つの変数間の「付随性」(contingency) を示している...
分割表は、複数のカテゴリ変数によって観測値を集計する表です。 表の行と列は、各カテゴリ変数に対応しています
２変数間に因果関係を想定している場合は、行方向に原因、列方向に結果を記述する 分割表の解析
因果関係を見る場合は、原因別の結果をみるので、ある行でみた各列の比率、割合が興味の焦点になる。
オッズ比
二分法で、結果を見るので、結果が３つ以上に分かれると、、、ある結果とそれ以外という観点が前提。
オッズ比とリスク比 どっちから見ると、リスク比 or オッズ比?というのが論点だろうけど、 連関係数
ファイ係数
分割表のモデル
カイ二乗検定は、2変数までだが、ポアソン分布を仮定して分散分析（効果量をどう求める？）すれば、よい。
ポアソン分布から発生した回数とモデルする？
階層モデル
グラフィカルモデル