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logistic回归及SPSS的实现第十二章logistic交互作用模型交互作用多自变量分析中，如果一个自变量对因变量的影响效应，会随着另一个自变量的取值改变而改变，则称这两个自变量存在交互作用（interaction）。例如：基因与环境的交互作用。采用病例对照研究探索吸烟及家族史与患肺癌的关联性。

无家族史

有家族史

患肺癌未患肺癌患肺癌未患肺癌吸烟20050806不吸烟300450270310合计500500350316用x1=1、0分别表示吸烟和不吸烟；x2=1、0分别表示有、无家族史；用y=1，0分别表示患肺癌和未患肺癌。Logistic模型的交互作用吸烟情况和家族史很有可能有交互作用，因此采用下列含有X1与X2乘积项的Logistic模型。Logistic交互作用模型其中x1和x2的乘积项x1x2称为交互作用项。

对资料拟合上述模型，得到下列结果：β12=0.937，P＝0.044，可以认为吸烟情况和家族史情况对患肺癌有交互作用。变量BPOR家族史情况0.2670.0171.306吸烟情况1.7920.0006.000吸烟情况*家族史情况0.9370.0442.551常量-0.4050.0000.667Logistic模型的交互作用根据交互作用的定义可知，存在交互作用时，不同的家族史情况下，吸烟状况对发生肺癌的影响是不一样的；反之类似。Logistic交互作用模型所以进一步可以对家族史情况或者吸烟情况分层，分别建立logistic回归模型计算另一个自变量的OR。分层分析有家族史吸烟者（OR=15.309），比无家族史吸烟者（OR=6.000）患肺癌可能性更大。Logistic交互作用模型家族史吸烟情况BPOR无吸烟VS不吸烟1.7920.0006.000有吸烟VS不吸烟2.7280.00015.309暴露组合分析相比其他组合情况，有家族史且吸烟者，罹患肺癌的可能性急剧增加。Logistic交互作用模型暴露情况BPOR无家族史+不吸烟--1有家族史+不吸烟0.2670.0171.306无家族史+吸烟1.7920.0006.000有家族史+吸烟2.9960.00020.0002分析

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