당연히 유의하게 나올 것 같습니다. 뭔가 입력을 잘못하시지 않으셨나요? raw data를 올려봐주시면 한번 보겠습니다.

약물을 사용하지 않았을때 질병이 0명이어서 문제가 생기는 것 같습니다. 실제로 첫번쨰 환자를 약을 안먹은 것으로 바꾸었더니 아주 유의하게 나왔습니다.  이런 경우는 로지스틱 회귀 말고 카이제곱 검정 결과을 제시하시면 될 것 같습니다.

> disease1=disease

> disease1[1,3]=0

> table(disease1$Disease,disease1$Drug)

     0  1

  0 10  4

  1  1 48

> fit1=glm(Disease~Drug,data=disease1,family="binomial")

> summary(fit1)

Call:

glm(formula = Disease ~ Drug, family = "binomial", data = disease1)

Deviance Residuals: 

    Min       1Q   Median       3Q      Max  

-2.2649   0.4001   0.4001   0.4001   2.1899  

Coefficients:

            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    

(Intercept)   -2.303      1.049  -2.195   0.0281 *  

Drug           4.787      1.171   4.089 4.33e-05 ***

---

Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 66.743  on 62  degrees of freedom

Residual deviance: 34.906  on 61  degrees of freedom

  (결측으로 인하여 4개의 관측치가 삭제되었습니다.)

AIC: 38.906

Number of Fisher Scoring iterations: 5