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目的 介绍统计学相加模型以及相乘模型在分析生物学交互作用中的应用.方法 本文首先对交互作用的概念和统计学检验原理进行概述,然后通过一项病例-对照研究实例,利用多种统计方法,应用SAS软件的相应模块,分析相乘模型和相加模型的不同结果,评价它们在解释生物学交互作用时的差异;其中对于相加模型可信区间及统计学检验,还提出了几种简单易行的评价方法.结果 两因素对疾病风险的交互作用在不同模型表现不同.本文成功建立利用非线性混合效应模型进行相加模型可信区间估计的方法,并在病例对照研究实例中发现了具有统计学意义(P<0.05)的交互作用.结论 利用非线性混合效应模型进行相加尺度交互作用的分析方法切实可行.在分析生物学交互作用过程中,应慎重选择适宜模型.

作者:袁悦;李楠;任爱国;叶荣伟;王琳琳

来源:现代预防医学 2015 年 42卷 6期

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作者:
袁悦;李楠;任爱国;叶荣伟;王琳琳
来源:
现代预防医学 2015 年 42卷 6期
标签:
生物学交互作用 相加模型 相乘模型 Biological interaction Additive model Multiplicative model
目的 介绍统计学相加模型以及相乘模型在分析生物学交互作用中的应用.方法 本文首先对交互作用的概念和统计学检验原理进行概述,然后通过一项病例-对照研究实例,利用多种统计方法,应用SAS软件的相应模块,分析相乘模型和相加模型的不同结果,评价它们在解释生物学交互作用时的差异;其中对于相加模型可信区间及统计学检验,还提出了几种简单易行的评价方法.结果 两因素对疾病风险的交互作用在不同模型表现不同.本文成功建立利用非线性混合效应模型进行相加模型可信区间估计的方法,并在病例对照研究实例中发现了具有统计学意义(P<0.05)的交互作用.结论 利用非线性混合效应模型进行相加尺度交互作用的分析方法切实可行.在分析生物学交互作用过程中,应慎重选择适宜模型.