高分SCI中几乎必备有交互效应分析表，通常为文章的表三或者表五，上一篇文章我们已经讲过怎么使用SPSS做出交互效应分析，今天我们R手把手实战做出下图这篇20分的文章的交互效应表。

我们先要看他是怎么分析的，他把血小板进行4分组和2分组后，在进行血小板和叶酸的交互作用分析，从各个层面分析了血小板对叶酸的影响，所以别人能发高分不是没有原因的。在模型中，他还使用了调整模型和未调整模型进行比较，支持自己的证据力度。我们还是沿用上次的数据来进行分析
把数据导入并查看数据
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)

假如我们研究的是乳腺癌各个pr(孕激素受体状态)和死亡的关系，我们想知道pr(孕激素受体状态)和年龄是否产生交互作用。
先使用CUT函数进行分割
age2<-cut(bc$age,breaks=c(0,40,60,100),include.lowest=T,
labels = c(1,2,3))#把age划分为0-20，20-60，60到100这样3个区间
dd<-cbind(bc,age2)#把变量加入表格

刚才是3分组的，再来一个2分组的
Age3<-cut(bc$age,breaks=c(0,40, 100),include.lowest=T,
labels = c(1,2))
df<-cbind(bc,age2)

然后通过函数subset和if函数设定子集，每个分类变量都要设定一个子集
我们先来做3分类变量的age2,它的3个标签是，1,2,3，简单设置一下
目前age2是因子变量，我们把它转换成数字的
n.age2<-as.numeric(as.character(df a g e 2 ) ) d f < − c b i n d ( d f , n . a g e 2 ) 然 后 再 对 它 取 其 中 是 1 的 子 集 a g e c 1 < − s u b s e t ( d f , d f age2)) df<-cbind(df,n.age2) 然后再对它取其中是1的子集 agec1<-subset(df,df age2))df<−cbind(df,n.age2)然后再对它取其中是1的子集agec1<−subset(df,dfn.age2<=1) #就是age2中取1的子集

得出这个子集后就对他进行分析
先来个广义线性方程得个回归系数，
f1<-glm(status ~pr,family = binomial，)
summary(f1)

计算OR和95%CI
exp(confint(f1))
exp(coef(f1))

由此已经算出年龄0-40岁的亚组的OR，95%CI和P值，同理可以算出其他的组
现在我们来做2分组的交互效应
交互效应就不能拿子集了，要用原来的数据
f2<-glm(status ~pr+age3,family = binomial,data =df)
summary(f2)

求交互效应其实很简单，加入一个ab就可以了,箭头所示就是交互的P值了
f3<-glm(status ~pr+age3+prage3,family = binomial,data =df)

调整模型就是在模型中加入其他变量就可以了,我这里就调整了er，其实做出来用到R的代码并不难，关键是你要思路清晰，明白它是怎么做出来的,

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