・観察データから差分をみると、因子のもつ発生率は他の因子との重複によって「変化する」ことがある（阻止効果）が、特定の因子だけでない可能性がある（記事「クウェート事例　全因子が変化・・」）.それは率数絶対値が小さくなるような変化だ.実際起こり得るか、調べた.

■　干渉
・いつもの事例で、差分が計算してあったので、IDあたり曝露した因子数と見比べると重複が多めのところで率絶対値が小さくなる現象がある.

　　上図：独立ｇの発生率から差分を取り曝露重複度によってプロット（一部を除外）

　発生または抑制の効果がもともと大きい因子ほど、他の因子との曝露重複によって率の差分絶対値が小さくなっている.
　すでに同じ事例で、ｍの、ｓへの阻止効果をみてきた.それ以外にも、因子の重複による変化はあるということになる.
　また、因子の多面性メカニズムから考えても、干渉はふつうにおこりうる自然なことともとらえられる.

■　補正sim
・縮みの傾向は、式にしてみると、

　　　g(x個数)＝√ ((７-Σx)/７)

　のようなダラ下がり線にする.
　

・補正を試行
　IDごとに曝露重複の度合いは異なり、補正もIDごとにする.
　補正piを示す式は、

　　　pj　=　f( βj,xj ) ･g(x個数)

・補正による推定値の違いは、抑制因子では弱くなり、生起因子は強く、それ以外の生起性を持つまたは阻止因子は変化が分れる. 　

■　oswego例
　他事例にも、risk干渉はあるのか.osw事例を調べる.
　

　　　　　まとめｇごとの発生率（平均）　
　　　　
　　　　　　　　　横軸　曝露因子クラス　１：１-３個　２：４-６個　３：６－９個
　　　　　　　ｖに曝露したｇを２つ（青；hpvo曝露、赤；他のv曝露ｇ）にまとめた
　　　　　　　ｖに曝露しないｇ（緑）をまとめた

　ｖに曝露しないｇでは曝露数に応じて率が低下していた.ちなみに抑制因子は曝露数が小さく、低率の原因とはいえない.
　この事例は、発生率0.6を超え、生起因子であるｖの曝露率、発生率は非常に高い.vがらみのｇで極めて高率となっている一方で、v以外の因子曝露ｇをみると、なお、riskを帯び、干渉されたようすがある.
　同様の事例はほかに納豆オクラ事例があり、干渉がみえがたい.この事例は生起因子がかなり強いことは以前記述した.

■　結局、生起因子が極端に強くなければ、因子に曝露するほど、そのIDでの因子係数は干渉され、縮むという一般則みたいなものに行きついた.