特定の関連の見方に対する『いろいろ』な関連検定手法には、次のような分け方がある漸近近似検定(算術的に計算できる統計量を計算し、その統計量を既知の確率密度分布に照らしてp値とする方法)と、それに対応する正確確率検定のペアが、ほぼ必ず存在し、それが『いろいろ』な手法として数を増やす漸近近似検定は、計算が簡単だが、サンプル数がすくなくなると、誤差が無視できなくなる正確確率検定は、計算は面倒だが、サンプル数がすくなくても、正確である同じ見方に、複数の漸近近似統計量が知られている場合も、手法の数が増える。カイ自乗統計量と、Cockran-Armitage統計量とがそれである。この2つはどちらも自由度1のカイ自乗分布で評価されるもので、互いに似通った値となるが、わずかに算出式が異なる。この違いは、たいてい無視しえるレベルである。これを無視したくない向きには、正確確率検定を持ちいればよい。この2つの正確確率検定は、まったく同一のそれとなっているからである。優性モデル3ジェノタイプを優性モデルに照らして2群に分け、2x3分割表を2x2分割表に作成しなおした上で行うカイ自乗検定(自由度1)・・・分割表の作り直しなので、不適当に感じられるが、適切な手法3ジェノタイプの重み付けを{1,1,0}として実施する傾向性カイ自乗検定(自由度1)。劣性モデル3ジェノタイプを劣性モデルに照らして2群に分け、2x3分割表を2x2分割表に作成しなおした上で行うカイ自乗検定(自由度1)・・・分割表の作り直しなので、不適当に感じられるが、適切な手法3ジェノタイプの重み付けを{1,0,0}として実施する傾向性カイ自乗検定(自由度1)。直した分割表に基づく正確確率の計算は不正確なので、不適切な手法その他の手法SNPの解析では、上記の手法が主に見られるが、CNPの解析ではその他の手法がメジャーなペイパーにも登場する。SNPは2アリル3ジェノタイプ型のCNPともみなせるので、参考のために、それらの手法についてもここで言及する。CNPでは、ジェノタイプのコピー数和で、サンプルに順位をつけ、順位和検定を行うことがある。Mann-Whitney検定である。これは、ケースとコントロールの2群に差がないならば、ケースの順位とコントロールの順位はランダムであるはずである、という考え方に基づく。同順位が非常に多い点が不適切度を上げることは確かだが、考え方として間違ってはいない。CNPでは、コピー数和の多寡に基づいて、適当に2群に分けて、2x2分割表検定をすることもある。これは、SNPの場合には、優性・劣性モデルで2x2分割表検定をすることに相当する。フェノタイプが量的な場合に用いる手法も、ケース・コントロールの形質を0,1という量であるとみなすことで適用可能であるので、それらの手法についてもここで言及する。フェノタイプがジェノタイプ(特定アリルの保有本数)の線形関数であるいうモデルをあてはめて、帰無仮説に照らしてp値化するものその他、ロジスティック回帰もあるが、ここでは省略(計算が、一段階面倒くさくなるため)。GWAS/GWASメタアナリシスとその周辺解析用のアプリケーションへのリンク複合遺伝性疾患とは----------News----------20万アクセス2008/07/2040万アクセス2010/09/12-------------------------はてなブログをはじめよう!ryamada22さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。