■　N＝3のｇでは、Ｙ１からＩＤ１個が振れるだけで率３３％が動く.少数例で率が振れるのは困る.対処法を考える.
　まず、曝露状況の違うｇが示す率は、どうなっているか.扱うデータでは、Nが小さいｇで、率が１か０に分かれている.　　

　　　　　

　この値はそのまま解釈していいのか.小数例であるがために両極化しているだけなのではないか.超幾何関数を引っぱり出す.　　　　　　　　　　　　　　　　　　

　　　　　　　

　　　　dhyper( x , 212 ,265-212 , max(x) )　による分布
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　x=2,4,6,8,10

　ある集団の真の率が８割ならば、そこから2～10個を取り出したとき、すべて当たりが出る確率は、n=4までは最も大で、６からはその0.8倍に漸近する.つまりn=4まではすべて当たりになりやすい.例えば、観察したｇのうち、N=4までのものは率を0.8に固定し、同様に低率なｇの率を0.2に固定してみるなど.この補正は率差に影響する、バックグラウンドの不均一さを均すことにも使える.

・［微加減調整］BGは一様になっていた方が好ましい.ｔ以外の小Ｎの発生数を　0.5～１　動かして発生率を均す.さらに、確率１や０を避けるため上で考えたように僅かな数を加減する.その後、率差をみるとｔ、ｍ、ｐ、ｓでSEが狭まる.

　

　　　　　　  ｔ　　　　　 　　ｍ　　　　　　　　ｐ　　　　 　　　　ｓ
　　　　　　　　　　　　元データと　”小Nの発生数補正”　の率差

　ｍ、ｐの平均は０近くあると期待しているが、飛びぬけてしまっていた小さなNを含むペアの値が、収まるかのようになる.ｔ、ｍは、大Nなペアが因子の多面性を残すようだ.

［抑制因子の効果］
　上の方法は、BGを均し小Nの影響を減らした後の、より、ましな値を得ることができる.ｓの率差による抑制性は平均　-0.09 とわかる.