Як інтерпретувати тест Кокрана-Мантеля-Хаенцеля?

Я перевіряю незалежність двох змінних, A і B, стратифікованих C. A і B є бінарними змінними, а C - категоричними (5 значень). Здійснюючи точний тест Фішера на А і В (всі страти разом), я отримую:

##          (B)
##      (A) FALSE TRUE
##    FALSE  1841   85
##    TRUE    915   74

OR: 1.75 (1.25 --  2.44), p = 0.0007 *

де АБО - коефіцієнт шансів (оцінка та 95% довірчий інтервал), і *означає, що р <0,05.

Виконуючи однаковий тест для кожного прошарку (С), я отримую:

C=1, OR: 2.31 (0.78 --  6.13), p = 0.0815
C=2, OR: 2.75 (1.21 --  6.15), p = 0.0088 *
C=3, OR: 0.94 (0.50 --  1.74), p = 0.8839
C=4, OR: 1.48 (0.77 --  2.89), p = 0.2196
C=5, OR: 3.38 (0.62 -- 34.11), p = 0.1731

Нарешті, запустивши тест Cochran-Mantel-Haenszel (CMH), використовуючи A, B і C, я отримую:

OR: 1.56 (1.12 --  2.18), p = 0.0089 *

Результат тесту CMH дозволяє припустити, що А і В не є незалежними в кожному прошарку (р <0,05); однак більшість тестів всередині шару були несуттєвими, що дозволило б припустити, що ми не маємо достатньо доказів для того, щоб відкинути, що А і В незалежні у кожному прошарку.

Отже, який висновок правильний? Як повідомити про висновок з урахуванням цих результатів? Чи можна вважати C заплутаною змінною чи ні?

EDIT: Я провів тест Breslow-Day для нульової гіпотези про те, що коефіцієнт шансів однаковий для верств шару, а значення p становило 0,1424.

Перший тест говорить вам про те, що коефіцієнт шансів між A і B, ігноруючи C, відрізняється від 1. Перегляд стратифікованого аналізу допомагає вам вирішити, чи правильно ігнорувати C.

$<1$$>1$в інших вони можуть скасувати і помилково сказати вам, що між А та В. немає зв’язку. Тому ми повинні перевірити, чи є розумним вважати, що коефіцієнт шансів однаковий (на рівні населення) на всіх рівнях C. Тест взаємодії Breslow-Day робить саме це, з нульовою гіпотезою, що всі верстви мають однакове співвідношення шансів, яке не повинно бути рівним одиниці. Цей тест реалізований у пакеті EpiR R. Значення р Breslow-Day в .14 означає, що ми можемо зробити це припущення, тому скориговане співвідношення шансів є законним.

$\chi^2$$\frac{1.75-1.56}{1.75}=0.108$