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.混雜作用以吸煙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 =卩 o+3 2' SMK模型 2: SBP =卩 o+ 卩 iALH+ 卩 2SMK假設從模型1估計的SMK的作用為卩2',從模型2估計的SMK的作用為卩2.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,但由于飲酒的原因,模型1中的卩2'會顯著,而模型2限制了

2、 ALH 的作用后,SMK的作用卩2將不顯著.2. 吸煙與血壓有關,模型1中估計的SMK的作用卩2'一局部歸功于飲酒,模型2估計 的卩2是限制了 ALH的作用后SMK的作用,因此卩2不等于卩2.是不是卩2不等于卩2'就意味著有交互作用呢？不是的,這 只是意味著卩2'中有飲酒的混雜作用.那么什么是交互作用呢？根據(jù)吸煙與飲酒將研究對象分成四組,各組SBP的均數(shù)可用下表表示:不飲酒飲酒不吸煙卩03 o+ 3 1吸煙卩 0+ 3 23 0+ 3 1+ 3 2+ 3 12吸煙與飲酒對SBP的影響,有無交互作用反映在 卩12上,檢驗卩12是否等于零就是檢驗 吸煙與飲酒對SBP的影響

3、有無交互作用.而上面的模型2是假設卩12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Io|0+ Ia吸煙lo+ls|0+Ia+Is+IsaII、相乘模型:不飲酒飲酒不吸煙1°Io*A吸煙l°*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(xiàn)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(shù)

4、直接反映應變量的變化, 是相加模型,而Logistic回歸的回歸系數(shù)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(shù)的檢驗(Wald test),二是比擬兩個回歸模 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) = 3 0+ 卩 1ALH+ 卩 2SMK+ 卩 12SMK*ALH計算該方程似然數(shù)(likelihood ),似然數(shù)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(shù),因此一般取對數(shù)表示,即Log likelihood,

5、似然數(shù)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,3 12等于零,那么方程為：方程 2: F (Y) =3 0+ 3 1ALH+ 3 2SMK如果方程1和方程2得到的似然數(shù)沒有顯著差異,說明3 12是多余的,或者說3 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、交互作用分析交互作用分析也可以理解為,在分層 分析根底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(shù)差異進行統(tǒng)計學檢驗. 如上表中可以看出,在不吸煙 組,飲酒的作用是卩1,在吸煙組中飲酒的作用是卩1+卩12,如卩12=0那么表示飲酒的作用在

6、吸煙組與不吸煙組都一樣. 分析交互作用主要答復的問題是：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 .發(fā)現(xiàn)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 的類型如兩分類變量、連續(xù)變量,再自動默認選擇適宜 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(lián)系函數(shù)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(shù)點位置等.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

7、 層級組合聯(lián)合亞組,如危險因素分 3 組,效應修飾因子分 2 組,聯(lián)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(lián)合亞組內(nèi)結果變量的均數(shù)與標準差；如果結果是一個二分類的變量,統(tǒng)計頻數(shù)百分數(shù) .3. 運行兩種回歸模型： A 和 B? 模型 A 按聯(lián)合亞組生成指示變量,放入模型 中如有 6 個聯(lián)合亞組,把一組作 為參照組,放 入 5 個指示變量于模型中；? 模型 B 不考慮危險因素與效應修飾因子的聯(lián) 合,分別產(chǎn)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

8、量.然后進行似然比檢驗比擬模型 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：1. 運行兩種回歸模型： A 和 B.? 模型 A 按效應修飾因子的每個層級產(chǎn)生危險 因素參數(shù).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(shù),產(chǎn)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(shù).然后進行似然比檢驗比擬模 A與模型B,報告P值,即交互作用的P值.系

9、統(tǒng)將自動檢測結局變量 的類型如兩分類變量、連續(xù)變量,再自動默認選擇適宜 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(lián)系函數(shù)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(shù)點位置等.例 1 ：輸出結果：交互作用檢驗吸煙->N否是合計交互作用 的 P值性別=男一秒肺活366-0.05 (-0.06,-0.06 (-0.07,-0.06 (-0.07,0.039量-0.04) <0.001-0.05) <0.001-0.05) <0.001最大肺活366-0.04 (-0.05,-0.05 (-0.06,-0.05 (-0

10、.05,0.029量-0.02) <0.001-0.04) <0.001-0.04) <0.001性別=女一秒肺活364-0.03 (-0.04,-0.03 (-0.05,-0.03 (-0.04,0.608量-0.02) <0.0010.00) 0.030-0.02) <0.001最大肺活364-0.03 (-0.04,-0.03 (-0.05,-0.03 (-0.04,0.854量-0.02) <0.001-0.01) 0.009-0.02) <0.001合計一秒肺活730-0.04 (-0.04,-0.06 (-0.07,-0.05 (-0.05

11、,<0.001量-0.03) <0.001-0.05) <0.001-0.04) <0.001最大肺活730-0.03 (-0.04,-0.05 (-0.06,-0.04 (-0.04,<0.001量-0.02) <0.001-0.04) <0.001-0.03) <0.001回歸系數(shù)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(diào)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(diào)整了：性別交互作用 的P值由對數(shù)似然比檢驗比擬兩個相嵌模型得出于2021-05-0

12、8使用?易侕統(tǒng)計?軟件和R軟件生成.例2：交互作用分析L標題:交互作用檢驗in迭釋結果輩里m變重分布聯(lián)系函數(shù)收施,瑩米汞柱GaussianIdentity咅瑯曲毫米汞柱GaussianIdentityiv選擇危臉因養(yǎng)I.XJ:吐選擇做應修怖國子分婪變里:變星吸咽V.設計回歸7 槿型一；欖型選擇輸出內(nèi)容與格式清確到小數(shù)臣:如用GEE:炳部相關菜型設曲選擇列行分層變里:p 057X1) Pvalus/OR 陽Q) PvalueD1輸出結果:交互作用檢驗吸煙SNP1樣本量均數(shù)+標準差|叵歸系數(shù)95%可信區(qū)間p值交互作用F值收縮壓,毫米汞柱否AA| 311 1126.3 + 20.9o0. 447否A

13、B158132.1 + 23. 4703.2, 10.8<0.001否B B15137. 7 + 13. 412.01.9, 22.10. 0201 iAA194129. 5 + 23.1-6.9-11.3, -2.40. 003r 是AB109137. 6 + 24. 64.0-1.0, 9.10.1161 ®B B23140. 3 + 21. 56.8-1.9, 15.50.127舒張壓,毫米汞柱AA31168.5 十 10.100. 330否AB15869.4 十 12. 214-0.7, 3.40. 201否B B1570. 8 -b 7. 22.3-3.2, 7.90. 415