交互作用10
交互作用(XDL)
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交互作用的识别 (3)
多因素模型分析 在流行病学病因研究中，可用多因素回归模型识别交
互作用。但是这些回归模型大多以相乘模型为基础， 比如目前广泛使用的logistic回归模型，因此其前提是 这些资料必须符合相乘模型。
LogitP=a+b1﹡smoke+b2﹡sex+b3﹡smoke﹡sex 一般线性模型：general linear model
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2.交互作用的模型 (1)
相加模型（additive model）：
如果两个或两个以上因子共同作用于某一事件时，其效应
等于这些因子单独作用时的和，则认为两者之间不存在交互作
用，也称之具有可加性。否则即认为有交互作用。以两因素为
例，假设两个因素 x 与 z 为二分变量，两因素的组合见表 16-1。
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统计学交互作用 (5)
统计学交互作用是一种现象，它的存在与否 和大小完全由所选择的用于测量效应的模型和 效应的测量指标决定。为了避免模糊不清，必 须准确而详细地说明用于测量和检验这种交互 作用的模型和效应测量指标，而不能笼统地说 交互作用有无。
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生物学交互作用
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交互作用的概念类型
统计学 生物学 公共卫生学
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统计学交互作用 (1)
统计学交互作用(statistical interaction)
定义：“关于已选结果度量的效应累积性的偏离”， 在逻辑上等同于效应测量修饰。因此，前述的关于效 应测量修饰的所有论述和分析修饰的方法均适用于统 计学交互作用。
交互作用分析（TA）理论部分整理
交互作⽤分析（TA）理论部分整理交互作⽤分析(transactional analysis, 简称:TA)1、定义：交互分析（transactional analysis, TA），⼜名交流分析或交往分析，国际沟通分析协会对TA的定义是:TA是⼀种⼈格理论,是⼀种针对个⼈的成长和改变的有系统的⼼理治疗⽅法。
TA的⽬的是帮助更好地理解⼈们之间是如何交往的，以使⼈们能够开发改进的沟通⽅式和健康的⼈际关系。
2、建⽴：交互分析（transactional analysis, TA）是由美国⼼理学家伯恩（Eric Berne）于20世纪50年代在美国加州创⽴的。
该理论在古典精神分析的基础上发展起来，但⼜不似精神分析理论那样复杂、难解，⽽是⼀种容易理解、简便易⾏的⼼理咨询疗法。
伯恩认为，⼤多数⼼理失常，实质上是⽇常交往⾏为中交际态度的失常，因⽽改变⼼理失常的良策应来源于⼈们对交际⾏为的研究。
该理论因Berne的《⼈类游戏》（1964）与Thomas Harris 的《我⾏，你也⾏》（1967）这两本畅销书⽽名声⼤震。
1962年国际TA（ITAA）组织正式成⽴3、沟通分析发展的历史阶段:第⼀阶段（1955-1962）⾃我状态阶段／⽗母、成⼈、⼉童柏恩指出⾃我状态的三个阶段：⽗母、成⼈、⼉童，并从中诠释思考、情感和⾏为，观察当事⼈此时此地的现象，如接受新的刺激⾏为改变：⾯部表情、说话⾳调、语句结构、举动、姿态等。
犹如⼀个⼈的内部有许多不同的⼈员。
有时这些⼈格彷佛控制着整个⼈格，这些观察的效标并可作为推论个⼈过去历史、预测未来⾏为的基础。
在此阶段⾥，柏恩亦将三个⾃我状态运⽤在团体治疗上。
第⼆阶段（1962-1966）⼼理顿悟阶段／沟通分析、⼼理游戏焦点在沟通和游戏，柏恩发现这些内在⾃我以多种不同的⽅式和他⼈沟通。
他分析这些沟通⽅式，发现有些沟通具有不明的动机，不仅包括社会层⾯的讯息，尚隐藏着⼼理层⾯的讯息。
个体利⽤这些动机做为⼯具操纵别⼈，从事⼼理游戏和欺诈。
正交试验设计(交互作用)
－4.6
8.2 9.1
29.5
7.7 13.3
3.0 0.8
－1.5
2.7 3.0
4.9
2.6 4.4
0.4 3.6
6.4
合成率/% D
1
69.2
2
71.8
3
78.0
3
74.1
1
77.6
2
66.5
2
69.2
3
69.7
1
78.8
15.6 －2.5
11.8
5.2 －0.8
3.9
6
CDBA
C2D1B3A2
A1
C1 (y1+ y3)/2 =(0.484+0.532)/2=0.508
C2 (y2+ y4)/2 =(0.448+0.516)/2=0.482
A2
(y5+ y7)/2 =(0.472+0.554)/2=0.513 (y6+ y8)/2 =(0.480+0.552)/2=0.516
说明：
表头设计中的“混杂”现象（一列安排多个因素或交互作 用）
(A×C)2
(B×C)1 (A×D)2
D
(A×D)1
(B×C)2
(B×D)1
(C×D)1
试验号
1 2 3 4 5 6 7 8 K1 K2 K3 K4 k1 k2 k3 k4 极差R 因素主→次 优方案
因素
A
B
C
1
1
1
1
1
1
2
2
2
2
2
1
1
2
2
2
2
2
交互作用的p值
交互作用的p值什么是交互作用？在统计学中，交互作用是指两个或多个变量之间的相互影响。
当两个或多个变量之间的关系不仅仅是简单的加法或乘法关系时，就存在交互作用。
交互作用的存在意味着变量之间的关系在不同的条件下可能会有所不同。
交互作用通常用于分析和解释实验数据中的复杂关系。
它能帮助我们理解变量之间的相互作用方式，以及在不同条件下这种相互作用的程度。
p值的含义在统计学中，p值是用来评估观察到的数据与原假设之间的差异的一种指标。
p值表示的是在原假设为真的情况下，观察到的数据或更极端情况出现的概率。
通常情况下，如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），我们就可以拒绝原假设，认为观察到的差异是显著的。
反之，如果p值大于显著性水平，我们则无法拒绝原假设，认为观察到的差异是由随机因素引起的。
交互作用的p值在分析交互作用时，我们通常会使用方差分析（ANOVA）或线性回归等统计方法。
这些方法可以帮助我们确定交互作用是否存在，并且给出一个p值来评估这种交互作用的显著性。
在方差分析中，我们会计算不同因素（或变量）的平均值，并通过比较这些平均值的差异来确定是否存在交互作用。
在计算p值时，我们会考虑到样本大小、方差以及自由度等因素。
如果计算得到的p值小于显著性水平，我们就可以得出结论：在不同的条件下，变量之间存在显著的交互作用。
这意味着变量之间的关系在不同条件下可能会有所不同，不能简单地通过单独考虑每个变量来解释数据。
如何计算交互作用的p值？计算交互作用的p值需要使用统计软件或编程语言进行。
下面以R语言为例，介绍一种常用的计算交互作用p值的方法。
# 导入所需的库library(ggplot2)# 创建一个示例数据集data <- data.frame(x1 = c(1, 2, 3, 4, 5),x2 = c(1, 1, 2, 2, 3),y = c(2, 4, 6, 8, 10))# 进行方差分析model <- lm(y ~ x1 * x2, data = data)anova_result <- anova(model)# 提取交互作用的p值interaction_p_value <- anova_result$"Pr(>F)"["x1:x2"]# 输出结果interaction_p_value在这个示例中，我们使用线性回归模型进行方差分析，并计算了交互作用的p值。
组织行为学十大经典理论
组织行为学十大经典理论1.需求层次理论内容：马斯洛的需求层次理论把需求分成生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我实现需求五类，依次由较低层次到较高层次。
启示：在激励员工时，管理者要针对员工的需求给予合理的报酬，并且奖品必须能在一定程度上满足员工的需求；工作目标应具有一定的挑战性；通过教育培训，增强员工自我激励的能力。
2.双因素理论内容：引起人们工作动机的因素主要有两个：一是保健因素，二是激励因素。
只有激励因素才能够给人们带来满意感，而保健因素只能消除人们的不满，但不会带来满意感。
启示：既然工作上的满足与精神上的鼓励将会更有效地激发人的工作热情，那么在管理中，就应特别注意处理好物质鼓励与精神鼓励的关系，充分发挥精神鼓励的作用。
3.期望理论内容：人们只有在预期到某一行为能给个人带来有吸引力的结果时，个人才会采取特定的行动。
启示：提高期望。
营造有利于创造绩效的环境，设置力所能及的绩效目标。
对员工给予培训、支持和鼓励，使他们相信能达到期望的绩效水平。
确认正效价。
了解员工想从工作中得到什么，考虑工作能为他们提供什么、不能提供什么或可能提供什么，弄清员工对结果的效价评价如何不同。
使绩效期望概率指向正面结果。
要确定出色绩效带来的是对员工的认可、赞扬、满意的绩效评价、加薪和其他正面结果，同时也要保证努力工作的负面结果尽可能少，最终使业绩不佳者比业绩出色者得到更少的正面结果和更多的负面结果。
4.成就需要理论内容：在人的生存需要基本得到满足的前提下，成就需要、权利需要和合群需要是人的最主要的三种需要，而且这三种需要中最基本的是成就需要。
成就需要强烈的人，对胜任和成功有强烈的要求，同样，他们也担心失败，他们乐意甚至热衷于接受挑战，往往为自己树立有一定难度而又不是高不可攀的目标。
启示：管理者要重视员工成就、权利、合群三个方面的需求，尽量满足。
并将成就需要高的员工安排在具有挑战性和成功机会的工作岗位上。
5.团体力学理论内容：团体力学所研究的团体指非正式组织。
交互作用 标准化
交互作用标准化
交互作用和标准化是统计学中的两个概念，具体解释如下：
交互作用：交互作用指的是一个或多个自变量对因变量的影响程度会因其他自变量的不同而不同。
也就是说，一个自变量对因变量的影响可能会受到另一个自变量的影响。
例如，在研究吸烟和饮酒对健康的影响时，如果发现吸烟对健康的负面影响在饮酒的人群中更为显著，那么就可以说吸烟和饮酒之间存在交互作用。
标准化：标准化是一种数学方法，用于将数据调整到一个特定的范围或标准，以便进行比较或分析。
标准化的公式是（原始数据-平均值）/标准差。
标准化后的数据将具有均值为0和标准差为1的特点。
标准化可以消除数据之间的量纲和单位差异，使得不同性质的数据可以进行比较和融合。
例如，在研究股票价格时，可以将不同公司的股票价格进行标准化处理，以便进行比较和分析。
在统计分析中，交互作用和标准化常常用于探索和解释数据的内在关系和规律。
以上内容仅供参考，建议咨询统计学专家获取更多专业信息。
交互作用的检验
• 相加模型(additive model)
– 相加模型假定若交互作用不存在时，两个或 两个以上因子共同作用于某一事件时，其效 应等于这些因子单单独作用时的和，有时称 之具有可加性。
• R11-R00=(R10-R00)+(R01-R00)
• 相乘模型( multiplicative model)
• 男性的AR=220/10万人年，女性AR=88/10万人年，男女性 的AR不一致或AR被性别所修饰。
• 这个例子说明，效应修饰不一定等于生物学的交互作用 （interaction）（如协同或拮抗作用）。
效应修饰作用的分析
• 效应修饰可采用分层的方法进行分析，估计每层的效应， 并进行比较。
• 但如果每层观察对象的数目太少，使每层的效应不稳定， 尤其在调整了混杂因素后。这样，由于随机误差，层间的 效应估计可能波动很大。
因素的相关性。因此，在选择研究对象时对研究对 象进行适当限制，可以防止一个变量成为混杂因素。 效应修饰并不取决于研究设计，是一种与研究设计 无关的自然现象，是研究欲尽可能揭示和描述的现 象，它超出了恒定的研究设计概念。
效应修饰是一种恒定的自然现象，这是一种相对（非绝 对）的概念，故其并不与任何生物学特性相对应。
• 孕妇吸与婴儿低出生体重的联系
– 吸烟对出生低体重的有害影响在高龄孕妇较低龄孕妇更为 明显。
– 母亲年龄是修饰因素。
• EB病毒感染与非洲儿童淋巴瘤的联系
– 生命早期感染EB病毒与非洲儿童Burkitt淋巴瘤的联系 多见于幼年生活在疟疾广泛流行区的儿童，少见于疟 疾非流行区。
精神交互作用的例子
精神交互作用的例子精神交互作用是指人与人、人与物之间通过思维、情感等精神层面的互动和影响。
下面是十个例子，展示了精神交互作用在不同场景下的具体表现。
1. 教育领域：老师与学生之间的精神交互作用可以通过言辞、肢体语言等方式进行。
老师的鼓励和赞赏会激发学生的积极性和学习动力，而批评和指责则可能导致学生的自信心受挫。
2. 家庭关系：父母与子女之间的精神交互作用对孩子的成长和发展起着重要作用。
父母的支持、关爱和指导可以帮助孩子树立正确的价值观和人生观，而冷漠和忽视则可能给孩子带来心理创伤和自卑感。
3. 恋爱关系：恋人之间的精神交互作用决定了感情的深度和稳定性。
互相理解、支持和鼓励可以增进感情的亲密度，而争吵和冷战则可能导致关系的破裂。
4. 人际关系：朋友之间的精神交互作用可以通过分享、倾听和互相支持来建立和加强。
朋友的理解和帮助可以缓解压力，增加生活的乐趣，而背叛和隐瞒则会破坏信任和友谊。
5. 工作环境：同事之间的精神交互作用影响着工作氛围和团队合作的效果。
互相尊重、信任和合作可以促进工作的顺利进行，而嫉妒和争权则会导致团队的分裂和效率的下降。
6. 商业交流：客户与销售人员之间的精神交互作用决定了商业关系的成败。
销售人员的热情、专业知识和良好的沟通技巧可以赢得客户的信任和合作，而冷漠和不负责任则会失去客户的支持和信心。
7. 社交媒体：通过社交媒体平台，人们可以进行虚拟的精神交互作用。
点赞、评论和分享可以增加用户之间的互动和沟通，而网络暴力和言语攻击则会给人们带来负面情绪和心理压力。
8. 文学艺术：作家和读者之间的精神交互作用通过作品传递情感和思想。
读者通过阅读作品来感受作者的心境和体验，而作者则通过作品来影响读者的情感和思考。
9. 心理咨询：心理咨询师与求助者之间的精神交互作用可以帮助人们解决心理问题和疾病。
咨询师的倾听、理解和指导可以帮助求助者减轻心理负担，找到解决问题的方法和途径。
10. 信仰和宗教：信徒与神明之间的精神交互作用是宗教信仰的核心。
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<0: negative interaction or sub-additive or antagonism
Model：仅从纯统计学角度，包含交互作用 项的模型拟合数据更好
To fit the data better when the model includes the additional flexibility allowed by an interaction term.
交互作用10
基因-基因交互作用 环境-环境交互作用 基因-环境交互作用
交互作用10
第二节 交互作用分析
交互作用10
一、交互作用度量尺度
交互作用10
考虑吸烟与石棉对肺癌的影响
P00 P10
Additive scale interaction相加交互作用
P01 P11
0.0299
基于率差risk difference =0: no additive interaction >0: positive interaction or super-additive or synergism
Another, probably easier way to recognize an interaction is to notice that the lines connecting the points are not parallel.
交互作用10
交互作用10
交互作用10
交互作用10
交互作用10
交互作用10
交互作用10
交互作用10
交互作用10
三、交互作用评价的意义
交互作用10
Subgroups：识别对某干预受益最大的人群（ 亚组）（资源有限情况下）
To identify the subgroups of individuals in which the intervention or treatment is likely to have the largest effect (resources to implement interventions may be limited).
交互作用10
二、交互作用的识别
交互作用10
统计表 所有可能交叉组合情况下的结局指标
we observe an interaction between two factors whenever the simple effects of one change as the levels of the other factor are changed. 统计图 观察另一因素各水平下某因素与结局指标关 系图是否平行（additive interaction）
交互作用10
交互作用10
Smoking:50-5＞10-1 Radon:50-10 ＞5-1
交互作用10
Smoking+
交互作用10
某一因素的真实效应（单独效应）随着另一 因素水平的改变而改变。
当两种或两种以上暴露因素同时存在时所致 的效应不等于它们单个作用相联合的效应时 ，则称因素之间存在交互作用。
交互作用10
Mechanism：揭示暴露影响疾病发生的机制
To provide insight into the mechanisms for the outcome.
Power：提高评价某暴露对结局影响总效应 的把握度
To help increase power in testing for the overall effect of an exposure on an outcome.
The effect of X on Y depends on the level of a third variable.
‘Interaction’ in epidemiology is a term referring to a change in the magnitude or direction of the association between exposure and disease of interest according to the level of a third factor in epidemiological studies.
Covariates：识别最可能施加干预的协变量以 降低主要暴露因素的效应（另一主要暴露因 素不容易施加干预的情况下）
To find other covariates to be intervened upon to eliminate much or most of the effect of the primary exposure of interest (it may not be possible to intervene directly on the primary exposure of interest).
交互作用10
One predictor relates to the outcome depends on the level of the other predictor.
The effect of one variable differs depending on the level of another variable.
基因-环境交互作用
基因-环境交互作用意义、模式、研究设计与分析
其它有关信息
交互作用10
第一节 概述
交互作用10
一、交互作用的概念
交互作用10
Factor A:9-3=21-15 Factor B:15-3=21-9
交互作用10
FactorB- FactorB+
FactorA- FactorA+
交互作用10
交互作用（Interaction）
余红梅
Department of Health Statistics School of Public Health, Shanxi Medical University
交互作用10
概述
交互作用概念、识别、评价意义
交互作用分析
交互作用度量尺度、统计学模型、评价指标、假设 检验、分析程序和注意问题