統計相談に乗ったときのメモ

 院生の相談に乗っていて気付いたが、chisq.test()やprop.test()は、2行2列でないと、correct=TRUEをつけてもYatesの連続性の修正をしてくれない。強引にやらせる方法としては、例えば Hitchcock, David B. (2009). Yates and Contingency Tables: 75 Years Later. Retrieved 4/8/2015 from: University of South Carolina に書かれている式を使うと、   chisqY.test <- function(.X) {  .EX <- outer(rowSums(.X), colSums(.X))/sum(.X)  # same as chisq.test(.X)$expected  X2Y <- sum((abs(.X-.EX)-0.5)^2/.EX)  DF <-  (NROW(.X)-1)*(NCOL(.X)-1)  # same as chisq.test(.X)$parameter list(chisq.Yates=X2Y, df= DF,  p.value=1-pchisq(X2Y, DF)) } と関数定義してから、chisqY.test()を使えば、行数か列数、あるいはその両方が3以上でも、強引にYatesの補正をしてくれる。 なお、当初は内部で期待度数と自由度を得るためにchisq.test()を呼び出すとき、期待度数が5より小さいセルがセル数の20％以上あると警告メッセージが表示されたので、chisq.test()を呼ばない形に書き換えた。 また、chisq.test()やprop.test()のYatesの補正では、0.5ではなく、min(0.5, abs(.X - .EX)を補正項としているので、2行2列の場合でも結果は必ずしも一致しない点にも注意。 けれども、前掲Hitchcock (2009)にあるように、そういう場合は素直にfisher.test()を使えば良いので、無理にYatesの補正をするのは筋が良くない。そもそも、Yatesの補正をすべきかどうかについては論戦が繰り広げられ...

 院生から相談があったわけではないが、何回かのメモから採録する。    【第1807回】 国際保健医療学会西日本地方会など（2025年3月1-2日） いくつかの発表について三重大の谷村先生が指摘していたのは、 NEJMのStat Guideline にも書かれている prevalenceが高いときにはORは過大評価になるのでロジスティック回帰でなく修正ポアソン回帰を使ってCPRを出すべき （リンク先のプレゼン資料が大変わかりやすい）という話。参考に "Odds Ratio or Prevalence Ratio? An Overview of Reported Statistical Methods and Appropriateness of Interpretations in Cross-sectional Studies with Dichotomous Outcomes in Veterinary Medicine" (Frontiers in Veterinary Science, 2017)、 "Commentary: Calculating risk and prevalence ratios and differences in R: developing intuition with a hands-on tutorial and code" (Annals of Epidemiology, 2023)、 "Incorrect inference in prevalence trend analysis due to misuse of the odds ratio" (Annals of Epidemiology, 2016)、 "Overestimation of Relative Risk and Prevalence Ratio: Misuse of Logistic Modeling" (Diagnostics, 2022)、辺りは読んでおくべきか。ちなみに修正ポアソン回帰は、Rならsandwichパッケージかbootパッケージかrqlmパッケージを使うのが便利そう。   https://minato.sip21c.org/im3r/2025030...