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此刻亚组分析好似越来越流行，没论是观察性科研还是RCT科研，亚组分析通常配备森林图。
除了基本回归的效应值与95%CI和P值，许多文案表格中还会有P interaction，看上去似乎更加高级。
例如Lancet这篇文案：
那样P interaction值有什么含义呢？详细应该怎样计算呢？
首要，咱们要明白亚组分析的目的是什么？目的是为了检验干涉的效果是不是受到某个基线特征（亦便是亚组变量）的影响，即干涉和亚组变量是不是有交互功效。这儿的交互功效就经过P interaction来表现啦！
把握了理论部分，咱们接着仔细讲讲怎样计算亚组分析的P interaction！
网络上关联教程比较多，有SPSS计算，SPSS联合excel计算，R语言各样包计算，stata计算，算法亦层出不穷，然则都不足简便，因此呢，这儿为大众举荐一个能够3分钟菜单式操作计算P interaction的方式——风暴统计！
（百度、必应Bing搜索“风暴统计”）
1.进入风暴统计平台
首要，打开风暴统计平台，依次点击“风暴智能统计”—“亚组分析与森林图”—"亚组分析与森林图"，进入分析板块。
这儿咱们再也不赘述数据的导入与整理过程，仔细教程大众能够点击下方链接：
仔细指南！风暴统计怎样有效导入数据，统计分析快人一步？
仔细版！怎样利用风暴统计进行数据的整理转换？
2.亚组森林图的绘制
风暴统计平台能够一站式完成平常三大回归的亚组分析——线性、logistic、COX统统搞定！
下面实操，咱们先以logistic回归为例进行展示！
Logistic回归亚组分析中，只必须完成连续性因变量、暴露原因、亚组变量的选取。
因变量：即Logistic回归中的因变量/结果变量，必须是二归类变量，取值为0、1。
暴露原因：即咱们科研重点关注的重要自变量/焦点原因，平台限制为二归类变量。（其实亚组分析并不限制暴露的变量类型，不外是在不同人群中开展回归，然则森林图的绘制只适合二归类变量，因此呢平台做了限制）
亚组变量：即在那些不同人群中开展分析，例如：选取性别做为亚组变量，就表率分别在男性、女性群体中开展回归分析。亚组变量必要是归类型变量，能够同期选取多个。这儿咱们同期选取"sex"，"race"，"level"3个变量。
选取完毕后，平台就直接给出单原因回归分析结果以及森林图了，P for interaction就包含在内！
倘若亚组分析，必须调节其他协变量进行多原因回归分析，能够在协变量设置这儿选取"自定义"。
接着在下拉框中，勾选必须调节的协变量。接着就会更新出多原因亚组分析表格以及森林图啦！
还能够调节底纹以及P值，交互P值的展示方式，分分钟达到顶刊发帖水准配图！
3.下载结果
最后在曲线下载设置中，选取下载照片，保留类型，曲线页面，中文字体。
注：倘若图形表示不完全，能够在曲线页面设置自定义。自由调节照片的长度和宽度，避免下载图形不完整的状况。
选取完毕后，就能够下载森林图或亚组分析表格啦！
最后下载的pdf亦是非常的清晰，倘若必须将变量名修改为中文，亦能够在pdf中直接编辑修改，非常方便！
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责任编辑：网友投稿
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发表于 2024-6-23 02:35:13
