私は医学生で、公衆衛生の研究に取り組んでいます。私はフォーラムに不慣れで、現在、症例対照一致データの多変量解析の問題を処理する方法を見つけようとして完全に困惑しています。セットアップは、36 のグループがあり、それぞれに 1 つの陽性 (ケース) と 0 から 4 つの陰性 (コントロール) があります。私は、単変量分析からの陽性のみで構成される 1 つのグループを離れています。
これら 36 のグループのうち、24 は高リスク (1-24) で、12 は低リスク (25-36) です。これらのグループ参加者全員に約 100 の質問調査を実施しました。これらの質問には、2 択の回答があったものもあれば、6 つもの回答があったものもあります。
これまでのところ、次のスクリプトを使用して、バイナリ方程式の一変量解析の Mantel-Haenszel カイ 2 乗検定を行ってきました。
data <- read.csv("data.csv", header=TRUE)
data$group <- factor(data$group)
data$case_control <- factor(data$case_control, levels=0:1, labels=c("Neg.", "Pos."))
data$flood_door <- factor(data$flood_door, levels=0:1, labels=c("Flood risk: low", "Flood risk: high"))
### Array for MH
mh_data <- by(data, data$group, function(x) table("exposure"=x$flood_door, "outcome"=x$case_control))
mh_data <- simplify2array(mh_data)
### Sample size must by >1 in each stratum.
## Identify strata with sample size <= 1
which(apply(mh_data, 3, sum ) <= 1)
## Remove stratum 23
mh_data <- mh_data[ , , c(1:22,24:36)]
### MH test
mantelhaen.test(mh_data) `
これはバイナリ質問の一変量分析を行うのに効率的でしたが、複数の回答を持つ質問 (つまり、あなたの好きな色は何ですか: 緑、赤、黄色など) の一致したグループの単変量分析を適切に行う方法がわかりません。 . これを行う方法はありますか？
しかし、私の最大の疑問は、このような一致したデータを使用して R で多変量解析を行うにはどうすればよいかということです。Mantel-Haenszel の多変量バージョンはありますか?
助けてくれてありがとう。
-A