【1132.】这篇文章寻找交互的方式很独特，建议参考
松哥常说“初级统计说一说，中级统计比一比，高级统计找关系”，其中高级找关系乃是统计学的大成，然而在高级找关系中，如果您还能研究因素之间的交互作用，立马会提升文章的档次。然而交互作用的研究，往往是根据研究者的专业背景，往模型中添加交互作用项，松哥发现一篇文章，发现交互作用的方式听独特，特此分享！
原文表述
Variables with P < .01 on univariate analysis were included in an initial multiple logistic regression model with CRKP BSI as the outcome. To maintain a stable model, we kept the ratio of cases to variables at a minimum of 10:1. The P value .01 was chosen for initial model inclusion >.05 to maintain the 10:1 ratio. Variables with the highest P values were sequentially removed in a backwards elimination process until all remaining variables had P values <.05. Variables that had been removed were then added back individually to confirm P ≥ .05 and assess confounding. Confounding was defined as a change of >20% in the coefficient of a different variable in the model. Confounding variables were left in the model.
中文解释：先进行单因素分析，选取有意义的进行多因素分析，采用的是向后逐步法，选取所有P<0.05的因素纳入最终模型；然后再把模型剔除的因素，逐个引入模型，如果引入模型后，导致其他因素的系数改变>20%，则说明该因素是混在因素，要再次纳入模型。
First-order interactions were then assessed, and 1 interaction with the lowest P value <.05 was retained in the model. There was a highly significant interaction between the variables for mechanical ventilation and admission in the hospital for ≥3 days (72 hours). This finding was addressed by splitting the data set to develop 1 model for subjects with a positive blood culture in the first 3 days of admission and a different model for those with a positive blood culture at least 3 days after admission.
混在因素纳入模型时，模型中同时要纳入交互作用项，如果交互作用项是有统计学意义P<0.05,则模型中要保留交互作用项。
如果模型中存在交互作用项有意义，则需要对模型进行拆分，也就是分层分析。如下表2，就是先一个总的模型，然后按照交互项拆分，进行构建两次模型。
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