主效应和交互作用名词解释
(医学课件)交互作用
To fit the data better when the model includes the additional flexibility allowed by an interaction term.
交互作用评价的意义
基因-基因交互作用 环境-环境交互作用 基因-环境交互作用
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).
可评价暴露因素的主效应和暴露因素之间的 基于OR的相乘交互作用。
交互作用统计学模型
相乘模10
OR01 OR11=OR01OR10(expγ3)
Logistic回归和Cox回归的回归系数反映OR 或RR的变化，属相乘模型。乘积项反映因 素间是否有相乘交互作用。
交互作用统计学模型
三种模型中logistic回归模型最常用
可在回归模型中引入调整变量
暴露因素为保护因素时，建议变量赋值时以 高风险的一类作为暴露，以避免解释上的混 乱。如体育锻炼：不参加=1；参加=0.
考虑吸烟与石棉对肺癌的影响
P00
P01
P10
P11
生物统计名词解释
生物统计名词解释一、田间试验1.田间试验：是指在田间土壤、自然气候等环境条件下栽培作物，并进行与作物有关的各种科学研究的试验。
4.准确性：也称准确度，指某一试验指标或性状的观测值与该实验指标或性状观测值总体平均数接近的程度（实验的系统误差影响准确性大小）。
5.精确性：也称精确度，指同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近程度（实验的随机误差影响精确性大小）。
6.试验指标：用来衡量实验结果好坏或处理效应高低、在试验中具有测定的性状或观测的项目称为试验指标。
7.试验因素：试验中人为控制的、影响试验指标的原因或条件称为试验因素。
8.试验水平：对试验因素所设定的质的不同状态或量的不同级别称为试验水平，简称水平。
9.试验处理：事先设计好的实施在试验单位上的具体项目称为实验处理简称处理。
10.实验小区：实施一个实验处理的一小块长方形土地称为实验小区，简称小区。
11.试验单位：实施试验处理的材料单位称为试验单位，亦称试验单元。
12.总体与个体：根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体，其中的一个研究对象称为个体。
13.样本：从总体中抽取的一部分个体组成的集合。
14.样本容量：样本所包含的个体数目，常记为n。
15.试验误差：由于受到试验因素以外各种内在的、外在的非试验因素的影响使观测值与试验处理观测值总体平均数之间产生的差异，简称误差。
16.系统误差：在一定试验条件下，由某种原因所引起的使观测值发生方向性的误差，又称偏性。
17.随机误差：由多种偶然的、无法控制的因素引起的误差。
21.边际效应：指小区两边或两端植株的生长环境与小区中间植株的生长环境不一致而表现出的差异。
22.小区形状：指小区长宽比例。
（小区形状一般为长方形，狭长小区使各小区更紧密相邻，减少了小区之间的土壤差异）23.区组：将一个重复全部小区安排与土壤非礼等环境条件相对均匀一致的小块土地上，成为一个区组（田间试验一般设置3-4次重复，即设置3-4个区组。
数据处理名词解释
名词解释：第一章试验设计与数据处理：是以概率论、数理统计及线性代数为理论基础，研究如何有效的安排试验、科学的分析和处理试验结果的一门科学。
试验考察指标(experimental index)：依据试验目的而选定的衡量或考察试验效果的特征值.试验因素；对特征值产生影响的原因或要素.因素水平：试验实际考虑采用的（某一）因素变化的状态或条件的种类数称为因素水平，简称水平。
局部控制（local control）原则：控制隐藏变量对反应的效应。
重复（replication）原则：重复试验于许多试验单位，以降低结果的机会变异随机化（randomization）原则：随机化(Randomization)安排试验单位接受指定的处理。
实验的目标特性（实验考察指标）目标特性:就是考察和评价实验结果的指标。
定量指标：可以通过实验直接获得，便于计算和进行数据处理。
定性指标：不易确定具体的数值，为便于用数学方法进行分析和处理，必须是将其数字化后进行计算和处理。
因素：凡是能影响实验结果的条件或原因，统称为实验因素（简称为因素）。
水平:因素变化的各种状态和条件称为因素的水平总体、个体：我们所研究对象的某特性值的全体，叫做总体，又叫母体；其中的每个单元叫做个体。
子样（样本）、样本容量：自总体中随机抽出的一组测量值，称为样本，又叫子样。
样本中所含个体（测量值）的数目，叫做样本容量，即样本的大小。
抽样：从总体中随机抽取若干个个体观测其某种数量指标的取值过程称为抽样。
样本空间：就样本而言，一次抽取、观测的结果是n个具体数据x1，x2，…，xn，称为样本（X1，X2，…X n）的一个观测值，而样本观测值所有可能取值的全体称为样本空间。
重复性：由一个分析者，在一个给定的实验室中，用一套给定的仪器，在短时间内，对某物理量进行反复定量测量所得的结果。
也称为室内精密度。
再现性;由不同的实验室的不同分析者和仪器，共同对一个物理量进行定量测量的结果。
实验心理学——多因素(交互作用精讲)
• 实验目的：探讨教学方法和教龄对学生学习成绩的 主效应和交互作用
• 2×2完全随机化实验，
– A：教学方法（Xa1:自学辅导； Xa2：传统教学） – B：教师教龄（ Xb1:2年以下； Xb2: 5年以上）
• 四种实验处理水平
– 自学辅导- 2年以下；自学辅导- 5年以上 – 传统教学- 2年以下；传统教学- 5年以上
O4=12
Ob2=28
Oa2=18
a1
因变量
a2
交互作用的效应：不存在交互作用 教学方法对成绩的影响没有因为教龄的不同而变化； • Oa1>Oa2 • O1>O3 • O2>O4 (O1-O3=4;O2-O4=4) 教师教龄对成绩的影响没有因为教法的不同而变化 • Ob2>Ob1 因变量 • O2>O1 • O4>O3 (O2-O1=6;O4-O3=6)
b1
自变量
b2ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
b2
b1
a1 自变量
a2
三、多因素设计的主效应与交互作用的效应
教师教龄（Xb） 2年以下 教学方法 （ Xa ） 自学辅导 （ Xa1 ） 传统教学 （ Xa1 ） O1=18 O3=4 Ob1=22 5年以上 O2=11 O4=11 Ob2=22 Oa1=29 Oa2=15 b1 自变量
三、多因素设计的主效应与交互作用的效应
教师教龄（Xb）
2年以下 （ Xb1 ） 教学方法 （ Xa ） 自学辅导 （ Xa1 ） 传统教学 （ Xa2） O1=10 O3=6 Ob1=16 5年以上 （ Xb2 ） O2=16 O4=12 Ob2=28 Oa1=26 Oa2=18
a1
高级心理统计2-多元方差分析
4.13因素分析
自变量的个数 （1）单元格的个数：单元格的个数由每个自变量的处理水平
数决定。 （2）交互作用：交互作用是两个或更多自变量的联合效应是
指一个变量在不同组间的差异取决于其他变量的取值。
4.14协方差分析
协方差分析的目的 协方差分析的目的是为了消除两方面的影响：
(1)协变量只对部分被试有影响； (2)协变量对不同被试的影响不同。 与区组变量类似，协变量可以实现如下两个目的： (1)消除一些研究者无法控制且又会影响结果的系统误差; (2)用来解释不同特征的被试在作答反应上的差异。
4.3.1 广义线性模型（GLM）的估计
GLM是一个模型家族，每个模型都包含三部分元素：
（1）变量（variate）：自变量的线性组合。每个自变量都有一个 估计权重用来表示对预测值的贡献程度
（2）随机部分（random component）：因变量的概率分布。典型 的分布有正态分布、泊松分布、二项分布和多项分布等。
提纲
1 多元方差分析的一般目的和描述 2 多元方差分析主要回答的问题 3 多元方差分析主要类型 4 多元方差分析的过程 5 多元方差分析应用案例及 SPSS 操作
1.多元方差分析的一般目的和描述
多元方差分析是在一元方差分析的基础上发展起来的。一元方 差分析只能处理一个因变量的情况，用来检验单一的因变量在 不同组之间的差异。当研究者需要同时考察多个因变量在不同 组间是否有差异时，就需要运用到多元方差分析的方法
4.3.3 多元分析的统计检验力
因变量的多重共线性对检验力的影响 随着因变量的效应量大小不同，检验力也各不相同。 会产生如下几种模式：
（1）如果相关的变量对由强-强或者弱-弱的变量构成， 那么在变量之间存在强的负相关时，检验力最大。这 一结果表明，在 MANOVA 中，可以通过使用高度负相 的因变量来提高检验力
统计学管理 相关关系ss名词解释
统计学管理相关关系ss名词解释1.积差相关：也叫做皮尔逊积差相关，适用于研究两列变量的相关关系的程度，满足以下条件：总体为正态分布、数据成对、两列变量为线性关系且是连续变量。
2.集中量数：对一组数据集中趋势的度量，就是指数据分布中大量数据向某个方向集中的程度，通常包括：算术平均数、中数、众数。
3.四分位差：也可视为百分位差的一种，通常用符号Q来表示，指在一个次数分配中，中间的50%的次数的距离的一半，在一组数据中，值等于P25到P75距离的二分之一，这个差异量数能够反映出数据分布中中间50%的散布情况。
4.百分位数：百分位数是指量尺上的一个点，在此点以下，包括数据分布中全部数据个数的一定百分比，第P个百分位数就是指某个变量值，其值以下包括分布中全部数据分之P。
5.标准分数：又称基分数或Z分数，是以标准差为单位表示一个原始分数在团体中所处位置的相对位置量数。
6.区间估计：以样本统计量的抽样分布(概率分布)为理论依据，按一定概率的要求，由样本统计量的值估计总体参数值的所在范围，称为总体参数的区间估计。
7.标准误：标准差反映的是个体观察值的变异，标准误反映的是样本均值之间的变异，标准误不是标准差，是样本平均数的标准差。
8.假设检验：通过样本统计量的差异做出一般性结论，判断总体参数之间是否存在差异，这种推断过程称作假设检验。
9.虚无假设：在统计学中不能对H1的真实性直接检验，需要建立与之对立的假设，称作虚无假设，或叫无差假设，零假设记作Ho。
10.备择假设：也被称为对立假设、研究假设。
因变量的变化、差异确实是由自变量的作用。
备择假设往往是我们对研究结果的预期，用H1表示。
11.Ⅰ型错误：Ho为真时，我们拒绝了Ho时所犯的错误，也叫做a错误，弃真错误，其概率为a。
12.Ⅱ型错误：虚无假设不是正确的，但却接受了H0，这类错误是取伪错误。
13.统计检验力：某个检验能够正确拒绝一个错误的虚无假设的概率。
用1-β表示。
交互作用分析范文
交互作用分析范文交互作用分析（Interaction Analysis），也称为多项交互分析（Multivariate Interaction Analysis），是一种统计分析方法，用于研究多个变量之间的交互作用。
它可以帮助我们了解不同变量之间如何相互影响，并找到相互作用的模式和关系。
在实际应用中，交互作用分析广泛应用于社会科学、自然科学、医学等领域。
它可以帮助研究人员揭示数据中隐藏的规律和现象，并为决策提供科学的依据。
交互作用分析的核心目标是研究多个变量之间的相互关系。
在一元交互作用分析中，我们研究两个变量之间的相互作用，通常会借助于线性回归模型来分析。
我们首先建立一个基础模型，包含独立变量和依赖变量，然后通过引入相互作用项来探究不同变量之间的交互作用。
例如，我们可以通过分析人口统计学数据和其中一种行为变量之间的相互作用，来研究人口结构对行为的影响。
在多元交互作用分析中，我们可以考虑更多的变量，并且需要使用高级的统计技术，如多元线性回归或多元方差分析。
交互作用分析的一个重要概念是主效应和交互效应。
主效应是指变量对依赖变量的独立影响，即变量在其他变量不变的情况下对依赖变量的影响。
交互效应是指变量之间的相互作用对依赖变量的影响。
例如，我们可以研究教育水平和工作经验对收入的影响。
主效应会告诉我们教育水平和工作经验对收入的独立影响，而交互效应会告诉我们教育水平和工作经验相互作用对收入的影响。
为了进行交互作用分析，我们需要收集适当的数据，并进行适当的统计分析。
常用的统计方法包括t检验、方差分析、回归分析、多元方差分析等。
利用这些方法，可以得到交互作用分析的结果，如变量之间的显著性差异、交互作用的形式和强度等。
交互作用分析的应用非常广泛。
在社会科学领域，我们可以利用交互作用分析来研究不同因素对心理健康的影响，不同行为对社会关系的影响等。
在自然科学领域，我们可以利用交互作用分析来研究环境因素对物种分布的影响，不同因子对生态系统稳定性的影响等。
心理学 交互作用
心理学交互作用在心理学领域中，交互作用是一个非常重要的概念。
它指的是两个或多个变量之间的相互作用，而不是单独影响一个变量。
一、概述心理学研究中常常会涉及到多种变量，例如性别、年龄、文化程度等，且这些变量的相互影响关系非常复杂。
当我们研究一个变量对另一个变量产生的影响时，如果只是考虑单一变量的影响，那么这个研究就是单因素研究；而如果我们要考虑两个或以上变量的相互作用，那么就是交互作用研究。
二、交互作用的实例举一个例子来说明交互作用的概念。
想象一下，我们想要研究电子游戏对孩子的影响。
我们就可以将孩子分成两组，一组玩电子游戏，一组不玩。
然而，这种设计只考虑了游戏跟不玩游戏之间的差异，却没有考虑其他变量的影响。
因此，如果我们再考虑性别的因素，可能就会得出不同的结果。
也就是说，男孩和女孩可能对电子游戏的反应是不同的。
三、交互作用的解释可以这样理解：当两个或多个变量相互作用时，它们的影响之和不等于它们单独影响的总和。
具体来说，如果一个变量对另一个变量的影响是积极的，那么在另一个变量的影响下，它对该变量的影响可能会增加或减少。
四、交互作用的意义交互作用的意义在于，它能够让我们更全面地了解两个或多个变量的关系。
此外，交互作用也可以帮助我们更好地理解一个变量对另一个变量的影响。
五、总结在心理学研究中，交互作用是一个非常重要的概念。
通过分析两个或多个变量之间的相互影响，我们可以更全面地了解变量之间的关系。
当我们进行实验或观察时，需要注意不要只看到单一变量的影响，而忽略了其他变量的作用。