在亚组分析中有一个重要的指标,就是交互作用(Pfor interaction),其意义在于判断干预措施或暴露因素和亚组因素有无交互作用。如果没有交互作用(Pfor interaction> 0.05),就无需再去看每个亚组里的效应值;如果存在交互作用(Pfor interaction...
交互作用效应(p for Interaction)在SCI文章中可以算是一个必杀技,几乎在高分的SCI中必出现,因为把人群分为亚组后再进行统计可以增强文章结果的可靠性,下图就是一片20分的文章,做了交互作用分析 很多人不知道怎么做出交互作用的P值,其实很简单,我们今天通过SPSS来演示怎么做出交互作用的P值 首先用SPSS打开我们既往的...
交互作用效应(p for Interaction)在SCI文章中可以算是一个必杀技,几乎在高分的SCI中必出现,因为把人群分为亚组后再进行统计可以增强文章结果的可靠性,进行可视化后可以清晰的表明变量之间的关系。不仅如此,交互作用还可以使用来进行数据挖掘。在既往文章中,我们已经介绍了怎么使用R语言和SPSS对logistic回归亚组交互效应(...
各种研究类型都可以做:RCT、队列、病例对照、横断面等。 好处: 交互作用P值不显著,表明不同层结果一致,文章结果可靠(如例1) 交互作用P值显著,表明不同层结果不一致,可能是文章的亮点(如例2) 统计学方法描述可以参考用易侕软件发表的SCI论文中的写法,注意:需要写做了Interaction and stratified analyses。参考文献:...
交互作用效应(p for Interaction)在SCI文章中可以算是一个必杀技,几乎在高分的SCI中必出现,因为把人群分为亚组后再进行统计可以增强文章结果的可靠性,不仅如此,交互作用还可以使用来进行数据挖掘。在既往文章中,我们已经介绍了怎么使用R语言可视化visreg包对交互作用进行可视化分析(见下图), ...
(2)P for interaction:干预因素与亚组因素有没有交互作用,即自变量对因变量的效果是否受到某个亚组因素的影响。 注意: 支持性亚组分析的结果不要过度解读P值显不显著,因为存在假阳性概率;且每个亚组样本量不一样,样本量很小的情况,不显著是很正常的,亚组分析需要依赖临床生物学知识去解释。此外,支持性亚组分析...
请问图中的P for interaction是交互作用检验吧,这种检验的计算应如何实现?SPSS软件可以吗,还是得用R语言,请问老师有没有教程链接。 全部评论(2) 豆包 是交互 可以看看医咖会微信平台的“二分类logistic回归,更新几个常见问题的解决方法”https://www.mediecogroup.com/question_detail/2886/0/1/1/ 里面有一些交...
做交互作用检验的变量可以是二分类或多分类变量,如果原始数据是连续变量需要转换为分类变量,例如年龄(岁)需要转换为年龄组。 各种研究类型都可以做:RCT、队列、病例对照、横断面等。 生存分析也可以做。 好处: 交互作用P值不显著,表明不同层结果一致,结果可靠 ...
首先，交互作用指的是两个因素合在一起的效应，与它们各自效应之和（相加）或之乘（相乘）进行比较。如果二者合在一起的效应与各自效应之和或之乘不相等，则表示存在交互作用。Mediation主要解释暴露因素如何导致结局，而interaction则说明谁是高风险的目标人群。以下是一个实例，以新冠疫情期间是否参加聚集...