交互作用分析

1、交互作用分析一、交互作用的概念簡單地說，交互作用指當兩個因素都存在時，它們的作用大于（協(xié)同）或小于（拮抗）各自作用的和。要理解交互作用首先要區(qū)別于混雜作用?；祀s作用以吸煙（SMK）和飲酒（ALH）對收縮壓（SBP）的影響為例，可以建立以下二個模型：模型 1:SBP=B0+夕 SMK模型 2:SBP=30+31ALH+32SMK假設從模型 1 估計的 SMK 的作用為 32,2,從模型 2 估計的 SMK 的作用為 32。如吸煙與飲酒有關（假設吸煙者也多飲酒），而且飲酒與血壓有關，這時可以假想兩種可能：1,吸煙與血壓無關，但因為飲酒的原因，模型 1 中的2,2,會顯著，而模型 2 控制了 ALH

2、 的作用后，SMK 的作用2將不顯著。2,吸煙與血壓有關， 模型 1 中估計的 SMK 的作用 32,一部分歸功于飲酒， 模型 2 估計的2 是控制了 ALH的作用后 SMK 的作用，因此 B2,不等于2。是不是 32 不等于 32 2就意味著有交互作用呢？不是的，這只是意味著 32 2中有飲酒的混雜作用。那么什么是交互作用呢？根據吸煙與飲酒將研究對象分成四組，各組 SBP 的均數可用下表表示:不飲酒飲酒不吸煙0O3o+31吸煙3o+B23o+31+32+312吸煙與飲酒對 SBP 的影響，有無交互作用反映在B12上，檢驗B12是否等于零就是檢驗吸煙與飲酒對 SBP的影響有無交互作用。而上面的

3、模型 2 是假設B12等于零所做的回歸方程。交互作用的理解看上去很簡單，但需要意識到的是交互作用的評價與作用的測量方法有關。以高血壓發(fā)病率為例，看吸煙與飲酒對高血壓發(fā)病率的影響就有兩種情況。I、相加模型:不飲酒飲酒不吸煙IOIO+Ia吸煙IO+ISIo+Ia+Is+IsaII、相乘模型:不飲酒飲酒不吸煙IOIO*A吸煙IO*SIO*S*A*B相加模型檢驗 Isa 是否等于零，相乘模型檢驗 B 是否等于 1,可以想象 Isa 等于零時 B不一定等于 1,因此會出現按不同的模型檢驗得出的結論不同。在報告交互作用檢驗結果時，要清楚所用的是什么模型。一般的線性回歸的回歸系數直接反映應變量的變化，是相加

4、模型，而 Logistic 回歸的回歸系數反映比值比的變化，屬相乘模型。二、交互作用的檢驗交互作用檢驗有兩種方法，一是對交互作用項回歸系數的檢驗(Waldtest),二是比較兩個回歸模型，一個有交互作用項，另一個沒有交互作用項，用似然比檢驗。本系統(tǒng)采用彳以然比檢驗(Loglikelihoodratiotest)方法。如以吸煙與飲酒兩個兩分類變量為例，可以形成回歸方程：方程 1:F(Y)=30+31ALH+32SMK+312SMK*ALH計算該方程似然數(likelihood)，似然數表示按得出的模型抽樣，獲得所觀察的樣本的概率。它是一個很小的數，因此一般取對數表示，即 Loglikelihoo

5、d，似然數可以簡單地理解為擬合度。如果我們假定吸煙與飲酒無交互作用，312等于零，則方程為：方程 2:F(Y)=30+31ALH+32SMK如果方程 1 和方程 2 得到的似然數沒有顯著差別，表明B12是多余的，或者說12與零無顯著性差異，吸煙與飲酒對 f(Y)無交互作用。反之，吸煙與飲酒對 f(Y)有交互作用。三、交互作用分析1.運行兩種回歸模型:A 和Bo交互作用分析也可以理解為，在分層分析基礎上對分層變量的不同層級水平上，危險因素對結果變量的作用的回歸系數差異進行統(tǒng)計學檢驗。如上表中可以看出，在不吸煙組， 飲酒的作用是 3i,在吸煙組中飲酒的作用是 Bi+12,如 B12=0 則表示飲酒

6、的作用在吸煙組與不吸煙組都一樣。分析交互作用主要回答的問題是：有哪些因素影響危險因素（X）與結果變量（Y）的關系”？有沒有效應修飾因子？參看流行病學假設檢驗的思路。如果危險因素是分類型變量，系統(tǒng)將:1 .列出危險因素與效應修飾因子的每種層級組合（聯合亞組），如危險因素分 3組，效應修飾因子分 2 組，聯合亞組就有 6 組。2 .如果結果是一個連續(xù)性的變量，統(tǒng)計每個聯合亞組內結果變量的均數與標準差；如果結果是一個二分類的變量，統(tǒng)計頻數（百分數）。3 .運行兩種回歸模型：A 和 B模型 A 按聯合亞組生成指示變量，放入模型中（如有 6 個聯合亞組，把一組作為參照組，放入 5 個指示變量于模型中）；

7、模型 B 不考慮危險因素與效應修飾因子的聯合，分別產生指示變量放入模型中，如危險因素分 3 組，把一組作為參照，放入 2 個指示變量于模型中，效應修飾因子分 2 組，一組為參照，放入一個指示變量于模型中，共 3 個指示變量。然后進行似然比檢驗比較模型 A 與模型 B,報告 P 值，即交互作用的 P 值如果危險因素是連續(xù)性變量，系統(tǒng)將：發(fā)現效應修飾因子對助于我們進一步理解危險因素對結果變量的作用通路。危險因素可以是連續(xù)性變飾因子限于分類型變量。量，也可以是分類型變量。本系統(tǒng)多要分析的可能的效應修系統(tǒng)將自動檢測結局變量的回歸模型（如 Logistic 行定義。的類型（如兩分類變量、連續(xù)變量）回歸或

8、線性回歸模型）。用戶可以對,再自動默認選擇合適分布類型和聯系函數自用戶可以定義表格輸出格式，包括要報告的結果、行列編排、小數點位置等。模型 A 按效應修飾因子的每個層級產生危險因素參數。如效應修飾因子為 SMK分 2 組（吸煙與不吸煙），危險因素為 BMI（體重指數），產生 2 個 BMI（BMI1 與 BMI2）,當SMK=0（不吸煙）時，BMI1=BMI,BMI2=0;當 SMK=1（吸煙）時，BMI2=BMI,BMI1=0。把 BMI1 與BMI2 同時放入模型中。模型 B 只有一個危險因素參數。然后進行似然比檢驗比較模 A 與模型 B,報告 P 值，即交互作用的 P 值。系統(tǒng)將自動檢測

9、結局變量的類型（如兩分類變量、連續(xù)變量），再自動默認選擇合適的回歸模型（如 Logistic 回歸或線性回歸模型）。用戶可以對分布類型和聯系函數自行定義。用戶可以定義表格輸出格式，包括要報告的結果、行列編排、小數點位置等。例 1:IffJL L標題；交互作用檢臉1 1選擇分析對臬;所有數據記錄,設計行：選擇列行分層受量：血性別行排序掂：G G分細再按：肩費a a再捺決危險因素迤擇輸出內咨與格式：13fg5MI)Pvalue/OR(95%C13fg5MI)Pvalue/OR(95%C PvaluePvalue精蠲到小數點：0.Q10.Q1如用GEE;GEE;研變對象編號變里內部I I聯類型查看塞

10、格HefneshSaveHefneshSave輸出結果:交互作用檢驗變里分布聯系函賴秒肺活里G3U5S3HG3U5S3HIdentityIdentity最A A師話量GaussianGaussianIdenrtityIdenrtityIIIIII.選擇結果費里IV.IV.選擇危險因素的:U選擇效應修飾因子(分類交里)：srsr。Ire,Ire,眼煙K 里年齡， 設計回歸方程:吸煙-N否是合計交互作用的P值性另 1=男一秒肺活量366-0.05(-0.06,-0.04)0.001-0.06(-0.07,-0.05)0.001-0.06(-0.07,-0.05)0.0010.039最大肺活量366

11、-0.04(-0.05,-0.02)0.001-0.05(-0.06,-0.04)0.001-0.05(-0.05,-0.04)0.0010.029性另二女一秒肺活量364-0.03(-0.04,-0.02)0.001-0.03(-0.05,0.00)0.030-0.03(-0.04,-0.02)0.0010.608最大肺活量364-0.03(-0.04,-0.02)0.001-0.03(-0.05,-0.01)0.009-0.03(-0.04,-0.02)0.0010.854合計一秒肺活量730-0.04(-0.04,-0.03)0.001-0.06(-0.07,-0.05)0.001-0.

12、05(-0.05,-0.04)0.0010.001最大肺活量730-0.03(-0.04,-0.02)0.001-0.05(-0.06,-0.04)0.001-0.04(-0.04,-0.03)0.0010.001回歸系數（95%可信區(qū)間）p值/比值比/危險度比（95%可信區(qū)間）p值結局變量：一秒肺活量和最大肺活量危險因素：年齡分層變量：性別模型I:調整變量：文化程度，飲酒，職業(yè)和被動吸煙分組合計后的分析也調整了：性別交互作用的P值由對數似然比檢驗比較兩個相嵌模型得出于2012-05-08使用易傳統(tǒng)計軟件（）和R軟件生成。例2:交互作用分析叵L標題：交互傳用檢胎II-選擇分析時象：所有數據記錄

13、二行排摩柱：摩柱：f結局堂里局堂里再推：X危險因素再捻選攆輸出由答與格式：P P南而Pvalue-ORPvalue-OR5 5肛而valuevalue精確到小勘點；川如用GEE:GEE:研究對象編號變量內部中歌類型輸出結果:笠:甲分布庭系困領收縮壓，亳米汞柱GausanGausanIdentityIdentity舒張壓，奎米柔桂GaussanIdentityin選擇卷果費里選擇卷果費里m二二/選擇效應傳沛因子f分類變星L：snp1設計行；選擇列行分層變量；查看表格RefreshRefreshSaveSaveI I樟型三:簪擇用個樽型分析對象：1：每個模型用其可用的對象交互作用檢驗吸煙SNP1樣

14、本量均數+標準差|回歸系數95%可信區(qū)間P值1交互作用F值收縮壓，毫米汞柱否AA311|126.3+20.9|00.447否AB158|132.1+23.417.03.2,10.8|0.001不BB15137.7+13.4112.01.9,22.1|0.0201是是AA194|129.5+23.1j-6.9-11.3,-2.4|0.0031是AB109137.6+24.6P4.0-1.0,9.1|0.116f是舒張壓，毫米汞柱BBBB23140.3+21.516.8-1.9,15.5|0.127否否AA31168.5十10.100.330否否AB15869.4+12.21.4-0.7,3.40.