交互作用分析
交互作用分析学派的理论与实践
交互作用分析学派的理论与实践交互作用分析学派（Transactional Analysis, TA），是由心理学家埃里克·伯恩（Eric Berne）在20世纪50年代创立的一种心理学理论与实践。
TA主要关注人与人之间的交互作用和人际关系，并强调了自我意识、自我发展和自我实现的重要性。
TA主要包括一个理论框架和一套实践技术，常被应用于心理治疗、教育和组织管理等领域。
TA的理论框架主要包括三个概念：父亲状态（Parent Ego State）、成年状态（Adult Ego State）和孩子状态（Child Ego State）。
父亲状态是指一个人从父母或其他权威人士那里获得的价值观、规范和指导。
父亲状态可以分为两种：母亲式父亲状态（Nurturing Parent）和执着父亲状态（Critical Parent）。
母亲式父亲状态是指具有关爱、保护和支持的特征，而执着父亲状态则是指具有训斥、指责和处罚的特征。
成年状态是指一个人独立思考、理性决策和自主行动的自我状态。
成年状态是一个人自我意识和实现的关键，它能够帮助个体与自己的情感和行为做出适当的应对，而不受外界的干扰和限制。
孩子状态是指一个人从童年时期获得的情感、需求和行为的自我状态。
孩子状态可以分为两种：自由孩子状态（Free Child）和受限孩子状态（Adapted Child）。
自由孩子状态是指具有天性、好奇和自主性的特征，而受限孩子状态则是指具有顺从、依赖和逆反的特征。
在实践上，TA通过交互作用分析和交往模式重建，帮助个体认识和理解自己的心理状态和行为，从而改善人际关系和提升自我发展。
交互作用分析是指通过观察和分析个体与他人之间的交互作用来了解其中的模式和问题。
TA认为人际关系的质量很大程度上取决于个体对自己和他人的态度和行为。
通过交互作用分析，个体可以更好地理解自己和他人，并在交往中做出更有意识和积极的选择。
交往模式重建是指通过意识化过程改变个体的固有模式和反应方式。
社会与环境问题的交互作用分析
社会与环境问题的交互作用分析人类与自然环境是密不可分的，社会活动对环境产生的影响经年累月越来越明显，环境污染、气候变化等问题给人们的生产生活带来一系列难以避免和克服的挑战。
社会问题与环境问题有着密切的联系，这里我们将从不同的角度来探究社会与环境问题的交互作用。
一、资源开发与社会利益随着人口的增长和城市化进程的加快，各种资源的需求量都在不断升高。
对于能源、水资源等等的开发和利用，可以推动社会发展和经济增长，在某种程度上可以促进社会进步，给人们带来了福祉。
但是，这种模式下人类的发展需要过量地消耗自然资源，导致生态破坏，注意力的空间过度开采导致了城市垃圾的堆积和水质变差等问题。
因此，在资源的开发利用环节，我们必须要充分考虑环境保护，这样才能真正做到可持续发展。
二、环境问题与社会影响环境问题涉及到公共利益、公共财产和公共健康，与社会影响直接相关。
环境污染和城市垃圾等问题，不仅影响人们的生活质量，而且还可能对人类健康产生影响，这些问题也会牵动人们的心弦，刺激人们的社会责任感。
因此，在环境保护的最前沿，政府、企业和个人都应该承担起对环境的责任，积极投入环保事业，为社会的健康和生态总体提升做出贡献。
三、资源稀缺与社会经济状况稀缺资源的开发必然存在覆盖面、资源量、货币水平品种等多方面的制约。
处于缺乏的位置的国家或地区，往往是把资源大量引入自己内部供给，由此可以促进经济社会发展。
但同时也会带来短期的经济变化，这种影响对社会长远发展产生突出的负面影响。
在保护生态环境的同时，我们也要通过节能减排、传统能源与新能源转变等措施来实现可持续的资源利用，这样才能有利于社会的稳健发展和繁荣。
综上所述，资源利用与环境保护是该解决社会与环境相互交织的问题的根本。
在资源开发和利用过程中，我们需要通过制定环境保护政策，实施环境管理，防止生态破坏和环境污染。
我们也应该调整社会经济结构，形成绿色的经济增长模式。
在这个过程中，政府、企业和个人都应该共同发挥作用，充分考虑社会与环境之间的交互作用，实现资源的可持续利用和环境的可持续发展。
分析生物分子交互作用的方法
分析生物分子交互作用的方法生物分子交互作用是细胞和生命体系中必不可少的一部分，帮助细胞获得必要的能量，并运作各种代谢路径。
这些交互作用涉及到生物大分子，如蛋白质、核酸和多糖，它们之间通过各种化学键、力和作用方式进行相互作用，从而完成细胞内生物反应。
了解生物分子交互作用的方法对于深度理解细胞过程和研究生命的奥妙具有重要意义。
近年来，以X射线晶体学、核磁共振、生物物理学等技术为基础的实验方法，以及计算化学模拟、计算机分子动力学和分子对接等计算方法，都被广泛应用于分析生物分子相互作用。
一、实验方法实验方法是分析生物分子相互作用的基础，这些方法通常需要采用表达、纯化和结晶技术来获取单个、高纯度的蛋白质或复合物，在结晶前或结晶后进行结构分析。
1. X射线晶体学X射线晶体学是目前最常用的方法之一，可以确定高分辨率结构，但是它对于结晶质量和数据收集有很高的要求。
该方法基于射线的散射，同时也能确定蛋白质的结晶物质中的离子、小分子药物和酶底物，从而向我们提供更多有关反应的信息。
2. 核磁共振核磁共振是另一种高分辨率技术，由于其具有非破坏性和无辐射的特性，可以用于观察蛋白质在溶液中的结构和动态行为。
这包括蛋白质内部的构象变化，蛋白质间的相互作用，以及蛋白质与小分子配体的互相作用。
3. 生物物理学生物物理学是一种微观分析方法，在分析生物分子交互作用方面也有广泛应用。
一些常见的生物物理学技术包括动态光散射、循环二聚体血流仪和原子力显微镜。
这些技术可用于观察蛋白质的聚合、自组装和疏水相互作用等现象，同时也能揭示分子之间的力学和力学性质。
二、计算方法1. 分子力学模拟分子动力学模拟通过在计算机上模拟生物分子的运动方式，从而为我们提供了有关分子构象和动态行为的信息。
这种计算方法可用于实验不可行的情况下，避免人为干预，而是通过建立计算模型，模拟相互作用的基础。
2. 分子对接分子对接是一种计算方法，可用于预测两个小分子间的相互作用方式。
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。
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。
交互作用分析方法的比较与选择
交互作用分析方法的比较与选择导言：随着数据科学和统计学的快速发展，研究人员对于理解和解释数据中的交互作用的需求日益增加。
交互作用是指不同变量之间相互影响的现象，其探究能够帮助我们深入了解变量之间的复杂关系以及预测其对于结果的影响。
本文旨在介绍几种常用的交互作用分析方法，并对它们进行比较，以帮助研究人员在研究设计和数据分析中做出明智的选择。
1. 传统的线性回归分析方法线性回归分析是最常见的数据分析方法之一，用于研究自变量与因变量之间的线性关系。
然而，当存在交互作用时，仅仅使用线性回归分析可能无法捕捉到复杂的非线性关系和交互效应。
因此，在面临复杂数据时，研究人员需要考虑其他更为灵活和高级的分析方法。
2. 方差分析方差分析是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个组别之间的均值差异。
当我们想要探究自变量之间是否存在交互作用时，可以利用方差分析中的交互效应分析。
通过检验交互效应的显著性，我们可以判断自变量之间的交互作用是否存在。
3. 因子分析因子分析是一种用于分析多个变量之间的因果关系的技术。
它能够帮助我们识别出潜在的因素或维度，并对这些因素进行解释和预测。
在交互作用分析中，因子分析可以帮助我们确定交互作用的主要来源，并揭示潜在的机制和关系。
4. 结构方程模型结构方程模型（SEM）是一种复杂的数据分析方法，广泛应用于社会科学和心理学领域。
它可以同时考虑多个自变量、中介变量和交互作用，并通过统计指标评估模型的拟合度。
由于SEM具有较高的灵活性和预测能力，因此在交互作用分析中具有很大的潜力。
5. 机器学习方法近年来，由于计算能力的显著提升，机器学习方法在交互作用分析中变得越来越流行。
例如决策树、随机森林和支持向量机等算法能够有效地处理多个变量之间的非线性交互作用。
机器学习方法的优势在于它们能够自动发现模式和关系，因此在大规模数据和复杂问题的分析中具有很大的优势。
结论：在交互作用分析中，我们需要综合考虑研究领域、数据类型、研究设计和分析目的等多个因素来选择适合的方法。
【2024版】单因素交互作用简单效应分析
整理课件
12
结果
多重比较
整理课件
13
练习1
数据文件“自信心与社交苦恼” 任务1：在1总自信平均分上，男生与女生是否存
在显著差异； 任务2：在1总自信平均分上，各个年级间是否存
在显著差异
整理课件
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8.2 单因素随机区组方差分析
Univariate
整理课件
15
因变量
绝大多数时候 自变量都应该 往里面选
左边整变理课量件的全选入右边
18
单击后出现一个对话框，用于设置在模型中包含哪些 主效应和交互因子，默认情况为Full factorial，即分 析所有的主效应和交互作用。
本例没有交互作用 可分析，所以要改
整理课件
19
例2：单因素随机区组设计
题目：文章的生字密度对学生阅读理解的影响
自变量：生字密度，含有4个水平 （5：1、10：1、15：1、20：1）
题目：当主题熟悉性不同时，生字密度对儿童阅读理 解的影响。
实验变量：
自变量A——文章类型，即熟悉的（a1）与不熟悉的（a2）； 自变量B——生字密度，即5:1(b1)、10:1(b2)、
15:1(b3) 实验设计：两因素完全随机实验设计
被 试：24名五年级学生
实验程序：首先将自变A与B的水平结合成2×3即6 个实验处理；然后把选取的被试分成6组，每组4人， 分别接受一种实验处理水平的结合。
数边
缘应 即
()
际
主 效
平
均
整理课件
细效 即 格应 交 平互 均作 数用
27
Onece more
主效应 一个因素内各个水平的差异
交互作用
一个因素的各个水平在另一个因素的不同水平上变化趋 势不一致。
交互作用双因子方差分析
H 03 的 拒 绝 域 为
W 03
S A SE
B 2
2
k3
（6.35）
为 了 确 定 界 限 值 k1 、k 2 、k3 ， 按 照 显 著 性 检 验 的 一 般
步骤，我们需要知道当相应的原假设成立时各检验统
计量的分布，
可以证明，
在 H 01 成 立 时
S A 2 r 1 ~ F r 1, rs t 1 S E 2 rs t 1
后的剩余部分，称为水平组合
Ai,Bj 的交互效应。
于 是 X ij ~ N u ij , 2 可 以 等 价 的 表 示 为 ：
X ij u ij ij u i j ij ij
ij ~ N 0, 2
，
i 1,2, , r ; j 1,2, , s
这 表 明 ， 在 因 素 A, B 的 不 同 水 平 组 合 下 ， 试 验 结 果 的 相 对 差 异 u ij u （ 视 为 总 效 应 ） 是 由 如 下 四 部 分 组 成 ：
i 1 j 1 k 1
S
2 A
r
s
t
x i•• x 2
A
称为因素 的主效应偏差平方和。
i 1 j 1 k 1
S
2 B
r
s
t
x • j• x 2
B
称为因素 的主效应偏差平方和。
i 1 j 1 k 1
S 2 A B
rst
A B
x ij • x i • • x • j • x 2 称 为
的交互效应
i1 j1 k 1
偏差平方和。
则得到总变差平方和的分解式：
ST 2
SE2
SA2
SB2
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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
吸烟-> N 否是合计交互作用的P值
性
别= 男
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：。