フィッシャーイグザクトメソッド

fisher exact method（fisher検定）はノンパラメトリック検定の1つであり、少数例の時でも背景因子の偏りを確かめることが出来る。

正規性を仮定できる時のみに用いることが出来る上位互換としてカイ二乗検定がある。

研究に使う場合はp値に関しては保守的に考えるべきであると考えているし、ミススペシファイしてしまうリスクを負う必要はないと思っており、正直カイ二乗検定は捨ててしまってもいいと考えている。

さて、fisher検定をRで用いるときはbaseの中にfisher.testという関数がある。

行列等を指定し、大きな行列となる時は作業につかう領域をworkspaceで指定する。

例えば

fisher.test(matrix(2:5,2,2),workspace=100000)

という具合である。多くの場合はp値が欲しいことが多いので

fisher.test(matrix(2:5,2,2),workspace=100000)$p.value

とすれば得ることが出来る。

たまにオッズが欲しくなるが、その場合は

fisher.test(matrix(2:5,2,2),workspace=100000)$estimate

オッズの信頼区間が欲しい場合は（2かける2の時）

fisher.test(matrix(2:5,2,2),workspace=100000)$conf.int

tableのそれぞれのセルの数が知りたければfisher.testをtableに変更すればよい。

もちろんfor文でも使えるので、幾つもの検定を一気に行うことも可能。

しかし、p値が小さすぎるときはデータに戻ることが大切。

そもそもマーカー陰性がいなかったり罹患した人がいなかったりするとオッズが変な値になる（計算出来ない）

計算結果はすぐに出てくるが、解釈をちゃんと行うこと。

それが一番大事。

多分いちばん多い質問。FFFFFAQに認定。

電卓をキーボードのみで開く

ショートカット作れば良い話なんですけどね・・・。



win + R で　ファイル名で実行を開く
窓に　calc　と入力

電卓が出てくる。

ちなみに

notepadでメモ帳
winwordでWord

他もいろいろあるし最近は電卓起動ボタンがあったりするけど。

意外と便利。

Rでのデータの読み込み

Rでデータを読み込む方法はいろいろあるが個人的には2つしか使わない。

read.table("clipboard",header=T)

か

read.csv(file.choose(),header=T)

上はExcelとかからコピーしてそれをそのまま乗っけたい場合

下はcsvファイルを読み込みたいとき。

区切りの認識はオプションで

sep="\t"   ","  " "

等でつけることができる。もっとあるけど実務上はこのくらいで十分。

前向き試験ののデータでは比較的欠損等のデータを扱うことが多いが後ろ向きの場合はかなり乱暴なデータベースで有ることも覚悟の上。

まあそもそも前向き試験の解析をRで行うこと自体があまりないのだけれども。

だから欠損とかをどう扱うかの方がレクチャーの満足度をあげるかもしれないな。

多くの教科書にはその辺りのことは書いていない、書いているけど、その時はよく検討して欲しい。というような内容。そもそもいろんな場合が考えられすぎて一般化しにくいんだと思うけど。

SPSS、JMPともにこの辺りはかなりうまくやってくれる（丸文字等もきっちりよんでくれる）のであまり重要な話ではないけれど。

Rを使っている先生からは必ずと言っていいほど読み込めません。相談は一度はあるので。

QAに認定。ッて感じで。

エクセルでデータベースを作るときのプルダウン

データベースを作るときにセルに入力できる内容を予め指定しておくことはデータベースの質を担保していくために重要である。

データベースソフトにはaccessやFileMaker、さらにはawkを使っているという人もいると思うが、大多数の人はExcelだろう。

個人的にはエクセルでのデータベースの入力はあまり良くないと思っているが、ここまで浸透しているといろいろと反発するのが難しい。

そのため最近はエクセルでも間違わない方法をよく考えている。

さて標題pulldownだがそんなに難しくない。

2003以降の前提としているが上のリボンのところで

データ
入力規則
設定→条件の設定→入力値の種類→リスト→元の値に入力、

値は「,」（半角コンマ）で区切る。

この手間は相当なものになるが、それだけで相当質はあがるはずである。

ちなみにその後Rでの解析を考えているのであれば、空白やコンマを不用意にデータベースに入れ込むべきではない。大きなものになればなるほど確認しづらくなる。

信頼区間の切り捨て切り上げ

結果をまとめるときに信頼区間を考えることがあるけど、この信頼区間は狭ければ狭いほど点推定値の信頼性が増すことになる。

四捨五入などをすると過大評価してしまう可能性がある。もちろん過小評価してしまうことがある。

研究を行う上では、四捨五入をするならする。しないならどのような方法にするかを予め決めておくべきである。

さらに言えば、研究者として出来るだけ広くなるような方法で評価するのがよい。

つまり下側は切り捨て、上側は切り上げるのがよい。

研究者として都合の良いようにとらないこと。

いつも保守的に受け取ること。

そうすることが査読に耐えうる結果提示の一番の近道。

多くある質問ではないが定期的にある質問。

QAとしてあげることにする。

エネオスでTポイントを貯めるとき。

個人的には満タンはあまり入れない。

どこかでガソリンの重さも考えると満タンの66％くらいにしとくほうが良いと聞いたから。

Tポイントは100円で1ポイント（税抜き）なので、2000円払ったら2000円分のポイントは貰えない。

金額指定で2100円か4200円（税込み）で頼めばそれぞれ20p40pちゃんと貰える。

チリツモ的な話題。

ただ4200円分入れると確実に８割位入れたことになるので基本は2100円。

入れる回数が多くなるけど、まあ月に2回もないくらいの話だしね。うん。

毎日1つのりんごと1缶のトマトジュース

りんごを毎日1個食べることにし、朝飯をおにぎりからそれに変更した。
そして、カゴメのトマトジュース（無塩）を数日飲んでるが、腹の調子がすこぶるよい。
どちらのおかげか、交互作用があるのかなどの問題はあるが、実務上どちらかをやめなくてはならないほど困っているわけではないので、とりあえずこのまま続けることにする。