
【计】 interaction effect
【计】 interaction
【医】 interaction
effect
【医】 effect
交互作用效应(Interaction Effect)指两个或多个自变量共同作用于因变量时产生的非叠加性影响,其效应值无法通过单独变量的线性组合预测。这一概念在心理学、医学和社会科学研究中具有核心地位,其英文术语"interaction effect"最早见于R.A. Fisher 1926年《农业实验设计》著作。
在统计学模型中,交互作用通过乘积项体现。以双因素方差分析为例,其数学模型可表示为: $$ Y = mu + alpha_i + betaj + (alphabeta){ij} + epsilon $$ 其中$(alphabeta)_{ij}$即为交互作用项(参考:《统计学手册》第5章,Springer出版)。美国心理学会(APA)术语库将其定义为"自变量组合产生的独特效应,超过各变量单独效应的简单相加"。
实际案例包括:药物治疗效果可能受患者饮食习惯调节(《临床研究方法》第3版,Wiley出版),社交媒体使用时长与内容类型共同影响青少年心理健康指标(APA官网研究报告)。牛津大学实验心理学系2023年的元分析显示,约38%的行为研究中存在显著的交互作用效应。
该概念的实践价值体现在研究设计的控制变量选择上。根据《研究设计原理》(剑桥大学出版社)建议,当理论预测变量间存在关联机制时,必须检验交互作用项以避免模型设定偏误。
交互作用效应是统计学和实验设计中描述多因素间相互影响的重要概念,其核心在于不同变量组合产生的效果差异。以下是综合多个来源的详细解释:
一、定义与本质 交互作用效应指两个或多个因素共同作用时,某一因素对结果的影响会因其他因素水平的变化而改变。例如,吸烟对肺癌风险的影响可能因基因型不同而增强或减弱(极端案例)。
二、关键特点
三、实际应用示例
四、统计学意义 当存在交互作用时,单独研究某一因素可能得出误导性结论,必须分层分析其他因素的水平。例如,研究教育对收入的影响时,需考虑性别或行业的交互效应。
(注:如需具体计算方法或更复杂案例,可进一步提供补充说明。)
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