在社会科学中,相加交互作用可以解释为不同因素之间的复杂关系。例如,当考虑到一个人的性别和教育水平对收入的影响时,性别和教育水平之间可能存在交互作用,即性别对收入的影响在不同教育水平下可能是不同的。这种交互作用的存在可以帮助我们更好地理解不同因素对结果的影响。 在生物学和物理学中,相加交互作用也是常见...
在相加模型中,通过比较两因素的单独作用之和的效应值是否等于两因素共同作用的效应值,来判断两因素是否存在相加交互作用。 在相乘模型中,通过比较两因素的单独作用之积的效应值是否等于两因素共同作用的效应值,来判断两因素是否存在相乘交互作用。 假设我们研究A因素和B因素对结局Logit(Y)的影响,两因素的交互作用情况...
通常,可采用以下3种指标定量度量相加交互作用: 二、交互作用检验 以logistic回归模型为例,欲检验性别与用药剂量对肺癌死亡风险是否存在相加交互作用,需要纳入一个反映交互作用的新变量,即性别与用药剂量的乘积项(i*j),相应的logistic回归模型为(此处可以回顾临床预测模型 | 第7期. Logistic回归,点击进入): 对于罕见结...
线性回归模型为相加模型,乘积项反映是否存在相加交互作用;Logistic或Cox回归模型为相乘模型,乘积项反映是否存在相乘交互作用。相乘模型可看作对数相加模型。 Rothman等认为生物学交互作用的评价应该基于相加而非相乘尺度,提出针对相乘模型(如Logistic或Cox回归模型)评价相加交互作用的三个指标:RERI、AP、S。 假设以A和B两...
统计建模中一般线性模型交互项反映的是因素间相加交互作用(additive interactions,INTA),而logistic和Cox等广义线性模型则反映因素间统计学上相乘交互作用(multiplicative interaction,INTM),即logistic乘积项仅反映统计学上的交互,而只有在生物学机制上病因因素间存在相加交互作用才可解释为相加交互作用。
r语言相加交互的结果解释 r语言交互作用怎么分析,在统计分析中交互作用是指某因素的作用随其他因素水平变化而变化,两因素共同作用不等于两因素单独作用之和(相加交互作用)或之积(相乘交互作用)。相互作用的评估是尺度相关的:乘法或加法。乘法尺度上的相互作用意味着两次
这就是交互作用,最常见的研究就是某个基因异常与某个环境因素的交互作用,还有基因-基因交互作用的研究。当我们有了怀疑,就可以从统计上做个交互分析来检验。 上边的A+B和A×B,指代统计学上的两种交互模型,一个是相加尺度交互模型,一个相乘尺度交互模形。...
Rothman指出Logistic乘积项反应的仅仅是统计学数据交互,解释只能说具有相乘交互效应;只有在生物机制上病因因素间存在相加交互作用才能解释为生物相加交互效应,即协同或拮抗。 3.相加交互公式 3.1 变量ab赋值 假设多风险因素中研究交互作用两暴露因素AB,OR00表示AB...
线性回归里面的交互是相加交互作用 logistic里面的交互是相乘交互作用,评估相加交互的话需要新的指标,PPT中提到RERI(还有其他指标) RERI= RR11 - RR10 - RR10 + 1 “相加交互作用,>0 阳性,<0 阴性” 5.总结 总的来说,如果关注交互作用,可以把两种都展示出来 ...
二、相乘交互作用 fit <- glm(can ~ alc + smk + alc:smk, family = binomial, data = dat) summary(fit)$coefficients coef <- summary(fit)$coefficients[,1] se <- summary(fit)$coefficients[,2] #CI <-exp(confint(fit))#另外一种形式显示可信区间 Results <- cbind(exp(coef),exp(coef-1.9...