交互作用分析
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。
r语言 交互作用 结果解读
r语言交互作用结果解读一、引言在生物统计学、心理学、社会学等许多领域，交互作用是研究中的一个重要概念。
交互作用是指两个或多个自变量之间存在一种关系，这种关系在因变量上的表现不同于各自单独作用的表现。
在R语言中，我们可以通过一些专门的包和方法来发现和解读交互作用。
本文将详细介绍如何使用R语言来解读交互作用的结果。
二、数据准备在使用R语言进行交互作用分析前，我们需要准备数据。
这些数据通常需要包括自变量、因变量以及任何其他可能影响我们分析的变量。
我们还需要选择一个适当的统计方法来处理这些数据。
三、方法在R语言中，我们可以使用诸如“car”、“lme4”等包来进行交互作用分析。
这些包提供了许多用于分析交互作用的函数和方法。
其中，一些常用的方法包括：1. 方差分析（ANOVA）2. 层次回归分析3. 最大似然估计（MLE）4. 线性混合效应模型（LME）这些方法可以帮助我们识别和解释自变量之间的交互作用。
四、交互作用的发现使用R语言进行交互作用分析，我们通常会通过绘制交互图、运行效应图或者进行F检验等方式来发现交互作用。
具体步骤如下：1. 在我们的数据集中加载所需的包和数据。
2. 执行相应的统计分析方法，如ANOVA或LME等。
3. 在分析结果中查找自变量之间的交互效应，观察它们是否显著影响因变量。
4. 如果有显著的交互效应，我们可以通过绘制交互图或者效应图来进一步了解它们的影响。
五、结果解读一旦我们发现了交互作用，我们需要对其进行解读。
首先，我们需要理解这些交互作用是如何影响结果的。
其次，我们需要考虑这些结果是否具有实际意义，即它们是否对我们的研究问题有任何实际贡献。
以下是一些解读交互作用结果的建议：1. 对比单独使用每个自变量时的结果：如果我们已经知道每个自变量单独使用时的效果，那么比较它们与交互作用的效果可以帮助我们更好地理解交互作用的影响。
2. 考虑样本大小和统计显著性：尽管统计显著性是一个重要的指标，但我们也应该考虑样本大小和结果的解释价值。
DOE实验设计中交互作用的影响分析
DOE实验设计中交互作用的影响分析在DOE（Design of Experiments）实验设计中，交互作用是指两个或多个因素同时变化时对响应变量产生的非加性影响。
它反映了各个因素相互作用的复杂关系，对于深入了解因素之间的相互作用、提升实验设计的效果至关重要。
影响分析是一种用来确定和评估因素对响应变量的影响程度的方法。
在考虑交互作用的分析中，影响分析可以帮助我们了解各个因素的主要效应以及如何解释因素间的交互作用。
以下是在DOE实验设计中对交互作用影响进行分析的步骤和方法：1. 数据收集与整理首先，需要收集实验数据，并将其整理成适合分析的格式。
确保数据准确无误，并进行必要的数据清洗工作。
2. 基本模型建立在进行交互作用的影响分析之前，需要建立基本模型，即仅考虑主效应的模型。
这可以帮助我们理解每个因素对响应变量的独立影响，并为进一步考虑交互作用提供基准。
3. 模型扩展在基本模型的基础上，引入交互作用项，建立一个包含各个因素的交互项的模型。
通过检验交互作用项的显著性，可以确定是否存在交互作用，并对其进行进一步分析。
4. 方差分解通过方差分解，可以确定各个因素对观测到的变异的贡献程度。
这一步骤可以帮助我们评估各个因素的主要效应，并确定影响最大的因素。
5. 交互作用图交互作用图是一种可视化工具，用于显示交互作用的模式和趋势。
通过绘制因素之间的交互作用图，我们可以更直观地理解交互作用的影响。
这有助于识别变量的组合方式对响应变量的影响是否具有非线性或复杂关系。
6. 参数估计与显著性检验在完成模型建立后，需要对模型参数进行估计，并进行显著性检验。
这可以帮助我们确定交互作用项的影响是否足够显著，并为后续的实验设计提供依据。
7. 结果解读与优化通过分析交互作用的影响，我们可以更好地理解因素之间的相互作用关系，并根据实验结果进行进一步的优化或调整。
结果解读是对交互作用影响分析非常重要的一步，它可以为决策提供依据，并指导实际操作中的改进方法。
柏恩的PAC理论是人际沟通分析理论中的一个结构分析理
柏恩的 PAC 理论是人际沟通分析理论中的一个结构分析理论，其中是以pac为核心，PAC理论又称为相互作用分析理论、人格结构分析理论、交互作用分析、人际关系心理分析，由Eric Berne于19世纪50年代在《人们玩的游戏》一书中，提出了这个著名的理论。
他将传统的理论加以提升创立了整套的PAC人格结构理论。
是一种针对个人的成长和改变的有系统的心理治疗方法。
柏恩的这种分析理论认为，个体的个性是由三种比重不同的心理状态构成，这就是“父母”、“成人”、“儿童”状态。
取这三个间的第一个英文字母，所以简称人格结构的PAC分析，这三种状态在每个人身上都交互存在，也就是说这三者是构成人类多重天性的三部份。
(1)「父母」：是指记录在脑里的一些早期经验－从出生到五岁前所有无可怀疑及强迫性之外在事件。
它经常以偏执、批评和抚养等行为向外表现。
「父母」的数据大多属于「如何做」这类。
(2)「成人」：就像是一部分析数据的计算机，处理「父母」，「儿童」和「成人」的数据，然后得到结论，其重要功能之一是到「父母」与「儿童」的数据，然后作可能性的评估和决定。
(3)「儿童：记录了无数个平生第一次，它包括了婴儿的一切自然冲动，也包括早期经验，早期行为反应的方式及自己和他人心理地位的认定。
上述所列之「父母」、「成人」与儿童并非是角色，而是种真实的心态。
无论人们是以坚决还是非坚决的方式相互影响，当一个人对另一个人作出回应时，存在一种社会交互作用。
这种对人们之间的社会交互作用的研究叫做交互作用分析。
“父母”状态以权威和优越感为标志，通常表现为统治、训斥、责骂等家长制作风。
当一个人的人格结构中Ｐ成分占优势时，这种人的行为表现为凭主观印象办事，独断独行，滥用权威，这种人讲起话来总是“你应该……”、“你不能……”，“你必须……”。
“成人”状态表现为注重事实根据和善于进行客观理智的分析。
这种人能从过去存储的经验中，估计各种可能性，然后作出决策。
当一个人的人格结构中Ａ成分占优势时，这种人的行为表现为：待人接物冷静，慎思明断，尊重别人。
语言习得中的交互作用分析
语言习得中的交互作用分析本文旨在探究语言习得中的交互作用。
语言习得是人类在早期生活中必不可少的能力，有许多研究者认为，在孩子习得语言能力时，交互作用是一种重要的考虑因素。
因此本文将主要以相关文献为参考，讨论语言习得中的交互作用，以及交互期间关键因素对语言习得的影响。
首先，本文将介绍语言习得中的交互作用。
交互作用是指在两个或多个参与者之间进行的互动。
例如，一个母亲可以与孩子一起玩耍，这就是一种交互作用。
此外，可以定义语言习得中的交互作用为孩子与环境交互，与父母或其他孩子进行积极交互以习得语言技巧和水平。
研究表明，家庭及其他社会环境的交互作用对孩子习得语言和发展能力非常重要，研究表明，孩子在不同的语言习得环境中学习的结果是不同的，在不同的环境中学习的成果也有很大的差异。
其次，本文将讨论交互作用期间关键因素对语言习得的影响。
首先，结构质量是关键因素。
研究发现，父母在某些儿童语言习得期间，口语和文字结构的质量有很大的影响。
特别是当父母使用清晰、有序的句子结构时，会对孩子学习语言效果产生积极的影响。
此外，另一个关键因素是聆听水平。
孩子在任何环境中学习语言都有可能犯错，但是他们通过仔细聆听口头指令，并仿照父母的说话方式来学习，这可以有效提高他们的语言习得水平。
最后，本文将讨论父母在儿童语言习得过程中的作用。
在儿童语言习得过程中，父母一定要扮演重要的角色，他们要给孩子创造一个安全的学习环境，使孩子充分发挥自身的潜力，提高孩子的语言习得能力。
此外，父母应提供正确和有益的参与活动，比如说说话教育、阅读应用活动，以及交谈和对话应用活动，可以使孩子语言能力得到进一步的提高。
综上所述，交互作用在某些儿童语言习得过程中起着至关重要的作用，而父母也要在孩子的语言习得过程中发挥重要作用。
所以，要想帮助孩子有效地习得语言，父母就必须提供充足的交流机会和有效的语言交互活动，以提高孩子的语言习得水平。
本文仅仅是对语言习得中的交互作用的简要介绍，虽未能完全详尽，但仍可从中看出，交互作用与语言习得息息相关，在孩子习得语言能力时，充分利用交互作用，是提高其语言习得水平的重要途径。
心理学基本概念系列文库：交互作用分析
心理学基本概念系列——
交互作用分析形而上是人类区别于动物的重要文明之一，
情志，即现在所说的心理学，
在人类医学有重要地位。
本文提供对心理学基本概念
“交互作用分析”
的解读，以供大家了解。
交互作用分析
心理治疗方法。
美国精神病学家E．伯恩首创。
其哲学基础是一种反决定论的观点，认为人内部存在一种促使情感成熟以及自主性发展的动力。
该方法认为，人任何时候的行为都来自于父母、儿童、成人这三种自我状态中的一种。
两个人之间交往的实质上是每个人身上的这三种状态共六种自我状态之间的互动。
儿童早期在与父母的交往过程中，为满足基本的生存需要，积极要求获得来自父母的“拍打”(即觉察识别或认可)。
儿童的早期决策以及获得和给予“拍打”的方式形成了其“生活手稿”，后者决定了个体如何度过一生。
主要目标是帮助人们发展自主性，以便能灵活有效地应付现实情境。
主要有三个派别，即经典学派、宣泄派、重新决策派。
尽管各派治疗技术与治疗风格迥异，但共用一套理论
术语。
治疗模式主要有三类：支持性的、教育性的及重建性的。
支持性模式着重于澄清问题，建立一种共情的支持性关系；教育性模式着重于改变患者与他人的关系，以及患者处理问题时的不适应方式；重建性模式着重于改变患者自我状态的结构，澄清那些引起问题的决策与手稿。
在治疗技术方面采取折衷的态度，从各治疗学派吸收了大量的治疗技术，包括格式塔疗法、交朋友小组、心理剧等。
早期要通过认知的改变来帮助来访者。
现在则试图从认知、情绪、行为三方面去帮助来访者实现治疗目标。
单因素交互作用简单效应分析
单因素交互作用简单效应分析一、单因素分析是一种最基本的统计方法，用于研究一个因素对一个变量的影响。
在单因素分析中，只有一个自变量（也被称为因素）和一个因变量。
通过对自变量的不同水平进行操作，观察因变量的变化情况，从而揭示二者之间的关系。
单因素分析可以通过方差分析（ANOVA）进行。
ANOVA是一种比较多个样本均值之间差异的统计方法，它可以判断这些差异是否具有统计学意义。
在实际应用中，可以将ANOVA分为单因素单水平、单因素多水平和多因素等不同类型。
单因素分析的一个重要应用是比较不同组别之间的均值差异。
例如，研究人员想要比较两个不同教学方法对学生成绩的影响，可以将学生分为两组，分别接受不同的教学方法，然后通过对比两组学生成绩的均值来判断两种教学方法是否有显著差异。
二、交互作用分析是用于研究两个或更多因素之间的相互作用效应。
在交互作用分析中，主要研究因素之间的相互作用是否对因变量产生了显著的影响。
与单因素分析不同，交互作用分析考虑了两个或多个因素的联合效应。
交互作用分析可以通过方差分析、回归分析等方法进行。
其中，方差分析多用于比较两个及以上的组别之间的差异，而回归分析则可以用于研究连续因变量和离散因变量之间的交互作用。
交互作用分析的一个重要应用是研究两个或多个因素对其中一种药物的疗效是否存在相互影响。
例如，研究人员可能想要探究不同性别和不同年龄群体对其中一种药物的疗效是否存在差异，通过分析性别和年龄之间的交互作用，可以评估这两个因素对药物疗效的相互影响。
三、简单效应分析是一种用于研究交互作用的方法，通过将因素分成不同的水平进行比较，以揭示因素对因变量的影响。
简单效应分析主要关注因素在不同情况下对因变量的差异。
简单效应分析可以通过t检验、方差分析等方法进行。
其中，t检验适用于比较两个组别之间的差异，而方差分析适用于比较两个以上组别之间的差异。
简单效应分析的一个重要应用是研究两个或多个因素对一些变量的影响是否存在差异。
交互作用分析
交互作用分析交互作用是指人与人、人与物、人与环境之间相互影响和相互作用的过程。
在日常生活中，交互作用无处不在，它对我们的思维、行为、情绪等方面都有着重要的影响。
下面我们将从认知、情感和行为三个方面，来分析交互作用的作用和影响。
首先是认知方面。
交互作用在我们的认知过程中起到了重要的作用。
通过与他人沟通、交流，我们可以获取更多的信息和知识，改变自己的认知结构。
在与他人讨论问题，听取他人建议的过程中，我们可以从不同的角度去思考问题，拓宽我们的思维，提高我们的认知能力。
另外，与他人的交流中，我们也可以通过观察和模仿的方式学习到更多的技能和行为模式，促进我们的学习和发展。
其次是情感方面。
交互作用可以影响我们的情感体验和情感状态。
与他人的交往和互动可以给予我们情感支持和慰藉，增强我们的情感幸福感。
同时，我们也可以通过与他人的交往来体验到更多的情感，如喜乐、悲伤、愤怒等。
通过分享自己的情感，倾听他人的情感，我们可以增进彼此的理解和共情能力，促进我们的情感发展。
最后是行为方面。
交互作用对我们的行为产生了重要的影响。
在与他人的互动中，我们需要根据对方的行为和反应，去调整和改变自己的行为。
通过观察他人的行为，我们可以学习到更多的社会行为规范和规则，提高我们在社会中的适应能力。
此外，交互作用还可以激发我们的行动动力，促使我们去实现自己的目标和愿望。
通过与他人共同合作或竞争，我们可以激发我们的潜能，充分发挥我们的能力。
总的来说，交互作用对我们的认知、情感和行为等方面都产生了重要的影响。
通过与他人的交往和互动，我们可以获得更多的信息和知识，改变和拓宽我们的认知结构；可以从他人那里获得情感支持和慰藉，提升我们的情感幸福感；可以学习到更多的社会行为规范和规则，提高我们在社会中的适应能力；可以激发我们的行动动力，促使我们去实现自己的目标和愿望。
因此，在日常生活中，我们应该重视交互作用，注重与他人的互动，积极参与到社会中去，才能实现自身的全面发展。
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交互作用分析
一、交互作用的概念
简单地说，交互作用指当两个因素都存在时，它们的作用大于（协同）或小于（拮抗）各自作用的和。
要理解交互作用首先要区别于混杂作用。
混杂作用
以吸烟（SMK）和饮酒（ALH）对收缩压（SBP）的影响为例，可以建立以下二个模型：
模型1：SBP = β0+β2’SMK
模型2：SBP = β0+β1ALH+β2SMK
假设从模型1估计的SMK的作用为β2’，从模型2估计的SMK的作用为β2。
如吸烟与饮酒有关（假设吸烟者也多饮酒），而且饮酒与血压有关，这时可以假想两种可能：
1.吸烟与血压无关，但因为饮酒的原因，模型1中的β2’会显著，而模型2控制了ALH的作用后，SMK的作用β2将不显著。
2.吸烟与血压有关，模型1中估计的SMK的作用β2’一部分归功于饮酒，模型2估计的β2是控制了ALH的作用后SMK的作用，因此β2’不等于β2。
是不是β2不等于β2’就意味着有交互作用呢？不是的，这只是意味着β2’中有饮酒的混杂作用。
那么什么是交互作用呢？
根据吸烟与饮酒将研究对象分成四组，各组SBP的均数可用下表表示：
吸烟与饮酒对SBP的影响,有无交互作用反映在β12上，检验β12是否等于零就是检验吸烟与饮酒对SBP的影响有无交互作用。
而上面的模型2是假设β12等于零所做的回归方程。
交互作用的理解看上去很简单，但需要意识到的是交互作用的评价与作用的测量方法有关。
以高血压发病率为例，看吸烟与饮酒对高血压发病率的影响就有两种情况。
I、相加模型：
II、相乘模型：
相加模型检验Isa是否等于零，相乘模型检验B是否等于1，可以想象Isa等于零时B 不一定等于1，因此会出现按不同的模型检验得出的结论不同。
在报告交互作用检验结果时，要清楚所用的是什么模型。
一般的线性回归的回归系数直接反映应变量的变化，是相加模型，而Logistic回归的回归系数反映比值比的变化，属相乘模型。
二、交互作用的检验
交互作用检验有两种方法，一是对交互作用项回归系数的检验（Wald test）,二是比较两个回归模型，一个有交互作用项，另一个没有交互作用项，用似然比检验。
本系统采用方法。
如以吸烟与饮酒两个两分类变量为例，可以形成回归方程：
方程1：F（Y）= β0+β1ALH+β2SMK+β12SMK*ALH
计算该方程似然数（likelihood），似然数表示按得出的模型抽样，获得所观察的样本的概率。
它是一个很小的数，因此一般取对数表示，即Log likelihood，似然数可以简单地理解为拟合度。
如果我们假定吸烟与饮酒无交互作用，β12等于零，则方程为：
方程2：F（Y）= β0+β1ALH+β2SMK
如果方程1和方程2得到的似然数没有显著差别，表明β12是多余的，或者说β12与零无显著性差异，吸烟与饮酒对f（Y）无交互作用。
反之，吸烟与饮酒对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为，在分层分析基础上对分层变量的不同层级水平上，危险因素对结果变量的作用的回归系数差异进行统计学检验。
如上表中可以看出，在不吸烟组，饮酒的作用是β1，在吸烟组中饮酒的作用是β1+β12，如β12=0则表示饮酒的作用在吸烟组与不吸烟组都一样。
分析交互作用主要回答的问题是：有哪些因素影响
危险因素（X）与结果变量（Y）的关系”？有没有效应修饰因子？参看。
发现效应修饰因子对助于我们进一步理解危险因素对结果变量的作用通路。
危险因素可以是连续性变量，也可以是分类型变量。
本系统多要分析的可能的效应修饰因子限于分类型变量。
系统将自动检测结局变量的类型（如两分类变量、连续变量），再自动默认选择合适的回归模型（如Logistic回归或线性回归模型）。
用户可以对分布类型和联系函数自行定义。
用户可以定义表格输出格式，包括要报告的结果、行列编排、小数点位置等。
如果危险因素是分类型变量，系统将：
1.列出危险因素与效应修饰因子的每种层级组合（联合亚组），如危险因素分3
组，效应修饰因子分2组，联合亚组就有6组。
2.如果结果是一个连续性的变量，统计每个联合亚组内结果变量的均数与标准
差；如果结果是一个二分类的变量，统计频数(百分数)。
3.运行两种回归模型： A 和 B
•模型A 按联合亚组生成指示变量，放入模型中（如有6个联合亚组，把一组作为参照组，放入5个指示变量于模型中）；
•模型B不考虑危险因素与效应修饰因子的联合，分别产生指示变量放入模型中，如危险因素分3组，把一组作为参照，放入2个指示变量于模型中，效应修饰因子分2组，一组为参照，放入一个指示变量于模型中，共3个指示变量。
然后进行似然比检验比较模型A与模型B，报告P值，即交互作用的P值。
如果危险因素是连续性变量，系统将：
1.运行两种回归模型： A 和 B。
•模型A 按效应修饰因子的每个层级产生危险因素参数。
如效应修饰因子为SMK分2组（吸烟与不吸烟），危险因素为BMI（体重指数），产生2个
BMI（BMI1与BMI2），当SMK=0（不吸烟）时，BMI1=BMI， BMI2=0；
当SMK=1(吸烟)时，BMI2=BMI， BMI1=0。
把BMI1与BMI2同时放入模型中。
•模型B只有一个危险因素参数。
然后进行似然比检验比较模A与模型B，报告P值，即交互作用的P值。
系统将自动检测结局变量的类型（如两分类变量、连续变量），再自动默认选择合适的回归模型（如Logistic回归或线性回归模型）。
用户可以对分布类型和联系函数自行定义。
用户可以定义表格输出格式，包括要报告的结果、行列编排、小数点位置等。
例1：
输出结果：
交互作用检验
回归系数（95%可信区间） p 值 / 比值比/危险度比（95%可信区间） p 值结局变量: 一秒肺活量和最大肺活量
危险因素: 年龄
分层变量: 性别
模型I: 调整变量: 文化程度, 饮酒, 职业和被动吸烟
分组合计后的分析也调整了：性别
交互作用的 P值由对数似然比检验比较两个相嵌模型得出
于 2012-05-08 使用《易侕统计》软件()和R软件生成。
例2：
输出结果：。