「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---007

★ 層別分析（マンテルヘンツェル法）の解釈について（1） ★

　136　層別分析（マンテルヘンツェル法）の解釈について（1）　　保健所職員　　2000/03/31 (金) 22:30
　　137　Re: 層別分析（マンテルヘンツェル法）の解釈について（1）　　sb812109　　2000/04/01 (土) 14:43
　　　141　Re^2: 層別分析（マンテルヘンツェル法）の解釈について（1）　　保健所職員　　2000/04/03 (月) 21:44
　　　　146　Re^3: 層別分析（マンテルヘンツェル法）の解釈について（1）　　sb812109　　2000/04/04 (火) 18:56

136.　層別分析（マンテルヘンツェル法）の解釈について（1）　　保健所職員　　2000/03/31 (金) 22:30

保健所に勤めている者ですが，食中毒の原因食品の推定に統計を活用しています。ある講習会で層別分析（マンテルヘンツェル法）について聞いたのですが，実例での解釈がわかりません。誰か教えてください。
(例)ドーナツのオッズ比6.0CL(2.26-16.32),牛乳のオッズ比3.9CL(1.56-10.05)
*ドーナツを食べた人の多くが牛乳を飲んでいたからなのか，牛乳も疾患の原因なのかどうかを知るために層別分析（マンテルヘンツェル法）をつかう
・牛乳を飲んだ人のドーナツのオッズ比6.0,牛乳を飲んでない人のドーナツのオッズ比6.0, 調整オッズ比6.0CL(1.2-33.6)
・ドーナツを食べた人の牛乳のオッズ比1.0, ドーナツを食べてない人の牛乳のオッズ比1.0, 調整オッズ比1.0CL(0.19-4.83)
(1)この結果をどのように解釈して，どのようが結論を導けるのか
(2)牛乳も疾患の原因となる場合はどんな結果の時なのか
(3)食中毒の原因食品の推定に，多変量分析を用いることができるのか。その方法は

えらそうな書き方ですみませんが以上のことを教えてください

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137.　Re: 層別分析（マンテルヘンツェル法）の解釈について（1）　　sb812109　　2000/04/01 (土) 14:43

>(1)この結果をどのように解釈して，どのようが結論を導けるのか
解釈（1）ドーナツを食べた人は，そうでない人に比べて統計学的に有意に食中毒発生率が高い。
　　解釈（2）牛乳を飲んだ人は，そうでない人に比べて統計学的に有意に食中毒発生率が高い。しかし，これはドーナツを食べた人は同時に牛乳を飲む傾向が強かった為に生じた見掛けの相関
　　結論（1）ドーナツは当食中毒の原因食品
　　　　（2）牛乳は当食中毒の原因食品ではない
>(2)牛乳も疾患の原因となる場合はどんな結果の時なのか
　　ドーナツ摂食の有無で層別化後，オッズ比を計算する。そのオッズ比が十分に大きければ牛乳も原因食品の可能性がある。
>(3)食中毒の原因食品の推定に，多変量分析を用いることができるのか。
　　はい。問題ありません。

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141.　Re^2: 層別分析（マンテルヘンツェル法）の解釈について（1）　　保健所職員　　2000/04/03 (月) 21:44

回答ありがとうございます

> 　　解釈（2）牛乳を飲んだ人は，そうでない人に比べて統計学的に有意に食中毒発生率が高い。しかし，これはドーナツを食べた人は同時に牛乳を飲む傾向が強かった為に生じた見掛けの相関
　　「同時に牛乳を飲む傾向が強かった」とする根拠を教えてください

> >(3)食中毒の原因食品の推定に，多変量分析を用いることができるのか。
> 　　はい。問題ありません。
　　どのような方法を用いればよいのか教えてください

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146.　Re^3: 層別分析（マンテルヘンツェル法）の解釈について（1）　　sb812109　　2000/04/04 (火) 18:56

> 　　「同時に牛乳を飲む傾向が強かった」とする根拠を教えてください

以下の要領で2x2分割表を作成し，それぞれオッズ比を計算してみて下さい。
（1）イ）ドーナツの有無を行に，中毒の有無を列に分割表
　　　ロ）牛乳を飲んだ人のみで，イ）の分割表
　　　ハ）牛乳を飲まなかった人のみで，イ）の分割表
（2）ニ）牛乳の有無を行に，中毒の有無を列に分割表
　　　ホ）ドーナツを食べた人のみで，ニ）の分割表
　　　ヘ）ドーナツを食べなかった人のみで，ニ）の分割表
（3）ト）ドーナツの有無を行に，牛乳の有無を列に分割表

（1）で，ドーナツが原因食品であることが，
（2）で，一見，牛乳も原因食品である様に見えるが，実際は違うことが，
（3）で，何故，（2）の様な現象が見られるのかが分かると思います。

> 　　どのような方法を用いればよいのか教えてください
中毒の有無を目的変数に，ドーナツ，牛乳の有無を説明変数にして，ロジスティック回帰分析を行います。考え方は上記層別化解析と同じです。結果も非常にいい一致をみるものと思います。

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