【1091】混杂因素与交互作用杂谈！

缘起

统计学在科学研究中的最大的贡献，其实就是对误差的控制。在控制相关因素导致的误差之后，我们才能得到的事物背后的必然规律。

在统计学的研究中，我们经常听说混杂因素和交互作用，今天就带大家认识一下混杂与交互！

1.混杂因素

混杂因素（confouding）是指能同时导致研究因素和研究疾病，若在比较的人群组中分布不均衡，可以夸大或者缩小研究因素与疾病之间真实的联系的因素。

混杂模式图

混杂因素的条件：

①必须是所研究疾病的独立危险因子；

②必须与研究因素（暴露因素）有关；

③一定不是研究因素与研究疾病因果链上的中间变量。

2.交互作用

交互作用（interaction）是指一个因素各个水平之间反应量的差异随其他因素的不同水平而发生变化的现象。它的存在说明同时研究的若干因素的效应非独立。交互作用的效应可度量一个因素不同水平的效应变化依赖于另一个或几个因素的水平的程度。

交互作用模式图

3.统计分析

（1）从统计学的角度来看，假设我们先建立一个简单线性回归模型：

E(Y) = β0+β1X1

（2）如果探讨变量X2是否是混杂因素，我们将变量X2作为一个新的自变量带入上面的线性模型：

E(Y) = β0+β1X1+β2X2

【如果β2回归系数有意义，说明X2是一个独立的混杂因素】

（3）统计学角度来看，我们建立一个仅有两个自变量的线性回归模型：

E(Y) = β0+β1X1+β2X2+β3X1X2

【如果β3回归系数有意义，说明X1X2存在交互作用。】

4.松哥漫谈

存在混杂那就发现了独立的风险因子，对于科学研究来说，已经有一定的价值。而如果发现交互作用，那也称为发现了效应修饰因子，对于科学研究来说，价值更大。

正如你抓住了小偷，是不是已经很不错了；但是如果你还挖出了同伙，那价值是不是更大啦！

所以对于发表高分论文的研究者而言，当您确定某个独立的风险因素之后，基于专业应该对可能因素进行交互作用分析。将极大提高论文的价值。

如果发现有交互，但不能仅仅报告有交互作用叫了事，还要进一步的进行分层分析，以确定在研究因素的不同层中，该因素的作用大小。

对于混杂因素的控制：

在设计阶段可以进行限制、匹配和随机化。在统计分析阶段，可以分层分析、多因素调整分析、倾向性评分分析、工具变量分析等。

对于交互作用的分析：常用多因素分析验证其交互作用的存在，然后分进行分层分析，进行层间效应分析。

还需要注意一点：对于某个因素，必须首先是混杂因素，才能考虑交互作用才为合理。

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