
【計】 interaction effect
【計】 interaction
【醫】 interaction
effect
【醫】 effect
交互作用效應(Interaction Effect)指兩個或多個自變量共同作用于因變量時産生的非疊加性影響,其效應值無法通過單獨變量的線性組合預測。這一概念在心理學、醫學和社會科學研究中具有核心地位,其英文術語"interaction effect"最早見于R.A. Fisher 1926年《農業實驗設計》著作。
在統計學模型中,交互作用通過乘積項體現。以雙因素方差分析為例,其數學模型可表示為: $$ Y = mu + alpha_i + betaj + (alphabeta){ij} + epsilon $$ 其中$(alphabeta)_{ij}$即為交互作用項(參考:《統計學手冊》第5章,Springer出版)。美國心理學會(APA)術語庫将其定義為"自變量組合産生的獨特效應,超過各變量單獨效應的簡單相加"。
實際案例包括:藥物治療效果可能受患者飲食習慣調節(《臨床研究方法》第3版,Wiley出版),社交媒體使用時長與内容類型共同影響青少年心理健康指标(APA官網研究報告)。牛津大學實驗心理學系2023年的元分析顯示,約38%的行為研究中存在顯著的交互作用效應。
該概念的實踐價值體現在研究設計的控制變量選擇上。根據《研究設計原理》(劍橋大學出版社)建議,當理論預測變量間存在關聯機制時,必須檢驗交互作用項以避免模型設定偏誤。
交互作用效應是統計學和實驗設計中描述多因素間相互影響的重要概念,其核心在于不同變量組合産生的效果差異。以下是綜合多個來源的詳細解釋:
一、定義與本質 交互作用效應指兩個或多個因素共同作用時,某一因素對結果的影響會因其他因素水平的變化而改變。例如,吸煙對肺癌風險的影響可能因基因型不同而增強或減弱(極端案例)。
二、關鍵特點
三、實際應用示例
四、統計學意義 當存在交互作用時,單獨研究某一因素可能得出誤導性結論,必須分層分析其他因素的水平。例如,研究教育對收入的影響時,需考慮性别或行業的交互效應。
(注:如需具體計算方法或更複雜案例,可進一步提供補充說明。)
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