在统计建模和数据分析中,交互作用是指两个或多个自变量对因变量的影响不是简单相加的关系,而是相互作用。在R语言中,交互作用可以通过多种方式进行建模与分析。本文将介绍交互作用的基本概念,并提供实用的代码示例。 什么是交互作用? 交互作用意味着一个自变量的效应取决于另一个自变量的水平。例如,在研究教育水平和工...
生物学交互作用的评价应该基于是否有相加交互作用, 而流行病学研究中常运用logistic和Cox等广义线性模型, 并纳入乘积项分析因素间交互作用,其是否有意义仅反映相乘交互作用, 并不能反映两因素间相加或生物学交互作用的有无。上篇【交互作用】01. 加法交互 & 乘法交互 (R包 epiR) 介绍了交互作用的基本概念、三个相...
可以看出,当我们考虑胰岛素水平和怀孕次数的交互作用时,该交互作用并不能预测血糖水平,其系数与0间没有差异。即最终模型中,我们不应该考虑胰岛素水平和怀孕次数间的交互作用,其对血糖没有交互作用。 我们可以进一步使用anova()函数,对两个预测模型进行对比比较其R平方。 anova(model1,model2) Analysis of Variance Ta...
探索R中的交互作用:interactions Brief Introduction 1. 包的安装和数据集准备: 首先,确保您已安装并加载了interactions包: # install.packages('interactions')library(interactions) 我们将使用R自带的数据集iris来展示这个包的功能。先来看一下iris数据集的概况: 2. 构建包含交互项的模型: 假设我们对连续变量与分类...
在R语言中,交互作用可以通过使用交互函数或使用模型公式来表示。以下是一些交互作用的例子: 1.交互函数: ```r 定义两个变量x和y x <- c(1, 2, 3, 4, 5) y <- c(2, 3, 4, 5, 6) 计算x和y的交互作用 interaction_value <- interaction(x, y) print(interaction_value) ``` 输出结果为: `...
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< 0.05),才有理由去观察每个亚组的效应值,判断效应值在每个亚组里是否不同! 图1(来源于PMID:37033650) 今天我们以R内置...
本文以两分类变量为例,基于R语言函数计算相加交互作用。数据来源于Rothman和Keller(1972)评估吸烟和饮酒对口腔癌风险的影响,引自Hosmer和Lemeshow(1992)。 fit1 <- glm(cancer ~ alcohol * smoking, family = binomial(link = "logit"), dat) fit2 <- glm(cancer ~ dummy, family = binomial(link = "logit...
多元统计分析 中,交互作用是指某因素作用随其他因素水平的不同而不同,两因素同时存在是的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)。通俗来讲就是,当两个或多个因素同时作用于一个结局时,就可能产生交互作用,又称为效应修饰作用(effect modification)。当两个因素同时存在时,所导致的效应...
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...