亚组分析置信区间重叠影响交互作用么？

Question

广大网友 我做的X与结局Y在年龄<60岁和

60岁的HR95%CI如上图 年龄与X的交互P值
做出来为0.035 审稿人提了问题认为亚组中CI有较大重叠 交互P值不应该有意义 我解释了很多
比如亚组中 HR是在两人群中进行而不是一个 还给了源代码 但是审稿人还是不信 我又去查了教材但是教材上也没有关于置信区间重叠对交互作用的影响 有没有懂这方面给我解释一下啊不胜感激。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在统计学中，交互作用（interaction）通常用于描述两个或多个变量之间的影响是否独立。当两个变量的效应因第三个变量而改变时，就存在交互作用。对于您的情况，您似乎正在进行一项生存分析，其中X是潜在的风险因素，年龄是一个分层变量（stratum），结局Y可能是死亡或其他类似的二元结果。

审稿人关注的是亚组间的置信区间重叠，这确实可以影响我们对交互作用的理解。然而，置信区间重叠并不一定意味着没有交互作用。重要的是要理解置信区间重叠可能表明两个亚组之间的效应大小相似，但并不能完全排除它们之间存在差异的可能性。

为了更深入地解释这个问题，我们可以从几个方面来看：

1. 效应量和显著性：尽管置信区间重叠，但如果每个亚组的HR（风险比）具有统计学意义（即p值小于0.05），则仍然可能存在交互作用。这是因为交互作用检验主要关注的是不同亚组间效应的差异，而不是效应本身的大小。

2. 交互作用的定义：交互作用不仅仅是看置信区间是否重叠，而是要看在不同水平上的效应是否有显著变化。例如，在您的数据中，如果年龄<60岁时的HR（1.26）与年龄≥60岁时的HR（1.54）差异显著，则可能存在交互作用，即使置信区间部分重叠。

3. 统计方法的选择：在某些情况下，您可以选择其他统计方法来评估交互作用，例如绘制效应表面图或进行敏感性分析，这些方法可以帮助更好地可视化交互作用并提供额外的证据。

针对审稿人的质疑，您可以尝试以下几个步骤来进一步阐述：

• 明确解释交互作用的概念：确保他们明白交互作用不仅仅是置信区间的问题，而且涉及到不同亚组之间效应的比较。

• 展示效应表面图：创建一个图形，显示年龄和X之间的效应如何随年龄的变化而变化。这将有助于直观地展示交互作用。

• 提供额外的统计分析：除了已有的P值，还可以考虑进行似然比检验（Likelihood Ratio Test）或孟德尔方差分析（Mantel-Haenszel Test），以增强交互作用检测的稳健性。

以下是R语言中的代码示例，用于创建效应表面图：

# 假设您的数据集名为df，包含变量age、x和outcome
library(ggplot2)
library(survival)

# 创建交互项
df$agemultiplied <- ifelse(df$age >= 60, df$x * 2, df$x)

# 绘制效应表面图
ggplot(df, aes(x = x, y = age, z = outcome)) +
  geom_raster(aes(fill = outcome), interpolate = TRUE) +
  scale_fill_gradient(low = "white", high = "red") +
  labs(title = "Effect Surface Plot",
       x = "X Variable",
       y = "Age Group",
       fill = "Outcome") +
  facet_wrap(~agemultiplied, ncol = 1) +
  theme_bw()

这个图将会展示X变量和年龄组别如何影响结局。如果颜色模式在两个年龄组之间有明显差异，那么这可能支持存在交互作用的观点。

记住，沟通和清晰的解释是非常重要的。通过上述方法，您可以向审稿人展示您的研究结果，并解释为什么置信区间重叠不一定否定交互作用的存在。如果他们仍然有疑问，可能需要寻求领域内其他专家的意见或进一步的数据探索。