高分SCI中幾乎必備有互動效應分析表，通常為文章的表三或者表五，上一篇文章我們已經講過怎麼使用SPSS做出互動效應分析，今天我們R手把手實戰做出下圖這篇20分的文章的互動效應表。
我們先要看他是怎麼分析的，他把血小闆進行4分組和2分組後，在進行血小闆和葉酸的互動作用分析，從各個層面分析了血小闆對葉酸的影響，是以别人能發高分不是沒有原因的。在模型中，他還使用了調整模型和未調整模型進行比較，支援自己的證據力度。我們還是沿用上次的資料來進行分析
把資料導入并檢視資料
library(foreign)
library(survival)
bc <- read.spss(“E:/r/Breast cancer survival agec.sav”,
use.value.labels=F, to.data.frame=T)
bc <- na.omit(bc)
head(bc)
假如我們研究的是乳腺癌各個pr(孕激素受體狀态)和死亡的關系，我們想知道pr(孕激素受體狀态)和年齡是否産生互動作用。
先使用CUT函數進行分割
age2<-cut(bc$age,breaks=c(0,40,60,100),include.lowest=T,
labels = c(1,2,3))#把age劃分為0-20，20-60，60到100這樣3個區間
dd<-cbind(bc,age2)#把變量加入表格
剛才是3分組的，再來一個2分組的
Age3<-cut(bc$age,breaks=c(0,40, 100),include.lowest=T,
labels = c(1,2))
df<-cbind(bc,age2)
然後通過函數subset和if函數設定子集，每個分類變量都要設定一個子集
我們先來做3分類變量的age2,它的3個标簽是，1,2,3，簡單設定一下
目前age2是因子變量，我們把它轉換成數字的
n.age2<-as.numeric(as.character(df$age2))
df<-cbind(df,n.age2)
然後再對它取其中是1的子集
得出這個子集後就對他進行分析
先來個廣義線性方程得個回歸系數，
f1<-glm(status ~pr,family = binomial，)
summary(f1)
計算OR和95%CI
exp(confint(f1))
exp(coef(f1))
由此已經算出年齡0-40歲的亞組的OR，95%CI和P值，同理可以算出其他的組
現在我們來做2分組的互動效應
互動效應就不能拿子集了，要用原來的資料
f2<-glm(status ~pr+age3,family = binomial,data =df)
summary(f2)
求互動效應其實很簡單，加入一個a*b就可以了,箭頭所示就是互動的P值了
調整模型就是在模型中加入其他變量就可以了,我這裡就調整了er，其實做出來用到R的代碼并不難，關鍵是你要思路清晰，明白它是怎麼做出來的,
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