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,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(...
14.编写亚组交互函数,可以一键生存亚组分析交互效应表并绘制森林图,目前已经更新到1.8版本 scitb5函数1.7版本(交互效应函数P for interaction)发布---用于一键生成交互效应表、森林图 15.应粉丝要求。编写NHANES亚组交互函数,可以一键生存亚组分析交互效应表并绘制森林图,目前已经更新到1.7版本 代码+视频NHANES数据(复...
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:...
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 ...
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...
几个关键术语先解释一下:偏移(Bias)、混杂(Confounding)、效应修饰(Effect modification)、交互作用(Interaction)。 偏倚(Bias):又叫做系统误差(Systematic Error),基本上就是你的研究从设计上到操作上再到分析上有问题。简单说就是,这种误差是你研究的问题,你得尽量想办法把这些误差减少,甚至理想状态下把它们消除掉...
一般来说,如果Shapiro-Wilk检验的P值小于0.05,我们就认为数据不符合正态分布。从上表可知,本研究中每一个分组的P值都大于0.05,即任一分类中残差近似正态分布,满足假设5。 如果残差不接近正态分布,我们应该如何做呢? 我们可以采取以下4种办法: (1) ...
当调节变量和自变量都是类别变量时做方差分析。 当两者的交互效应显著时,则说明调节变量产生了调节效应。 两者的主效应显著与否与调节效应的假设没有必然联系。 之后, 可以通过简单效应分析进一步了解调节变量的具体作用。 当调节变量是连续变量时, 无论自变量是何种变量, 均可采用层次回归技术来进行检验。