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Biological review: 如何正确检验与解读交互作用

已有 729 次阅读 2024-3-11 20:21 |系统分类:科研笔记

去年,一代大刊《Biological review》上发表了题为“Understanding ‘it depends’ in ecology: a guide to hypothesising, visualising and interpreting statistical interactions的综述”(Spake et al. 2023)。专门针对交互作用进行综述,我还是第一次看到。

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理论上,只要因素A对Y的影响程度或方向随着因素B的值而发生变化,我们就认为A, B对Y的影响存在交互作用。通常,我们对交互作用的判定相当简单,比如,通常我们通过Y~A+B+A:B, 通过判定A:B项是不是显著就能知道A,B这两个因素对Y的影响有没有相互作用,这也是我们判定交互作用最为常用的方法。但读了这篇文章你才会知道,交互作用的判定原来远远没这么简单。比如交互作用可能和你用的的指标类型有关,比如是原始值,还是比率。也可能和你用到的尺度有关,是原始数据尺度还是Log尺度,这些都会影响到你对交互作用的判断,进而产生论文中论述的三种统计错误(Type A, Type D, Type S)。可以说这篇文章会大大加深你对交互作用的理解,我个人水平有限,这里就不班门弄斧,给大家做文献总结了,强烈推荐大家去仔细阅读全文,相信一定会大有收获。

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交互作用相关的三种统计统计错误示意图

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参考文献:

Spake, R., D. E. Bowler, C. T. Callaghan, S. A. Blowes, C. P. Doncaster, L. H. Antão, S. Nakagawa, R. McElreath, and J. M. Chase. 2023. Understanding ‘it depends’ in ecology: a guide to hypothesising, visualising and interpreting statistical interactions. Biological review 98:983-1002.



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