R Markdown

library(DT)             #편의를 위해 숫자로 코딩된 입력값을 문자로 바꾼다음 테이블로 보여준다 
datatable(kyj)

1. Fisher’s test를 통한 검정

gene936<-table(kyj$gene936,kyj$recur)   #gene936의 유전자형 분포와 재발여부간의 독립성을 검정한다 
fisher.test(gene936)
## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  gene936
## p-value = 0.1716
## alternative hypothesis: two.sided
gene634<-table(kyj$gene634,kyj$recur)   #gene634의 유전자형 분포와 재발여부간의 독립성을 검정한다
fisher.test(gene634)
## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  gene634
## p-value = 0.2724
## alternative hypothesis: two.sided
gene2578<-table(kyj$gene2578,kyj$recur)   #gene2578의 유전자형  분포와 재발여부간의 독립성을 검정한다
fisher.test(gene2578)
## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  gene2578
## p-value = 1
## alternative hypothesis: two.sided
gene1612<-table(kyj$gene1612,kyj$recur)  #gene1612의 유전자형 분포와 재발여부간의 독립성을 검정한다 
fisher.test(gene1612)
## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  gene1612
## p-value = 0.7661
## alternative hypothesis: two.sided

4가지 유전자 모두 재발여부와는 독립이다. 쉽게 말해 아무 상관이 없다..

2. 로지스틱 회귀분석을 이용한 검정

result936<-glm(recur~gene936,family = binomial,data=kyj)    #gene936의 유전자형에 따라 재발되는 오즈를 확인한다
summary(result936)
## 
## Call:
## glm(formula = recur ~ gene936, family = binomial, data = kyj)
## 
## Deviance Residuals: 
##     Min       1Q   Median       3Q      Max  
## -0.9269  -0.9269  -0.6231   1.4506   1.8626  
## 
## Coefficients:
##              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)  
## (Intercept)   -0.6225     0.2643  -2.356   0.0185 *
## gene936CT     -0.9179     0.5218  -1.759   0.0785 .
## gene936TT    -15.9435  1696.7344  -0.009   0.9925  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
## 
##     Null deviance: 117.93  on 98  degrees of freedom
## Residual deviance: 113.20  on 96  degrees of freedom
## AIC: 119.2
## 
## Number of Fisher Scoring iterations: 15

여기서 default값은 유전자형 CC이다. 유전자형 CC에 비해서 유전자형 CT는 재발할 오즈가 exp(-0.917)=0.39배이다. 바꿔서 얘기하면 유전자형 CT에 비해 유전자형 CC가 재발할 오즈는 1/0.39=2.54배이다. 하지만 이마저도 통계적으로 유의하지는 않다(p 0.07 )