之前的文章给大家写了两个连续变量的交互作用，今天给大家写写比较常见，也是比较简单的：
一个连续变量和一个分类变量的交互。
具体的例子为：我们在研究GPA的影响因素时，我们想看一看学习态度和性别的交互作用，在这个例子中，学习态度为连续变量，性别为分类变量
数据模拟
n <- 250
X <- rnorm(n, 2.75, .75)
G <- sample(rep(c(0,1),N),N,replace = FALSE)
Y <- .7*X + .3*G + 2*X*G + rnorm(n, sd = 5)
Y = (Y - min(Y)) / (max(Y) - min(Y))*4
GPA.Data.2<-data.frame(GPA=Y, Work.Ethic=X, Gender=G)
GPA.Data.2$Work.Ethic.C <- scale(GPA.Data$Work.Ethic, center = TRUE, scale = FALSE)
运行上面的代码我们就模拟出来的今天的数据集，但是我们知道性别是个二分类变量，我们是用0，1编码的性别，所以只用将其转化为因子就可以了：
GPA.Data$Gender.F <- factor(GPA.Data$Gender,
level=c(0,1),
labels=c("Male","Female"))
做回归
数据模拟出来了，哑变量也生成好了之后我们就可以做回归分析了，依然是跑两个模型，一个是带交互作用的，另外一个不带交互作用：
GPA.Model.1 <- lm(GPA~Work.Ethic.C+Gender.F, GPA.Data)
GPA.Model.2 <- lm(GPA~Work.Ethic.C*Gender.F, GPA.Data)
library(stargazer)
stargazer(GPA.Model.1, GPA.Model.2,type="html",
column.labels = c("Main Effects", "Interaction"),
intercept.bottom = FALSE,
single.row=FALSE,
notes.append = FALSE,
header=FALSE,
out="test.html")
运行上面的代码就可以出来两个模型结果如下：
image
可以看到模型的输出中，交互项是有意义的。接下来我们开始画简单斜率图。
简单斜率图
首先我们得按自变量的水平将我们的交互作用模型再次拟合，给相应的系数取均值：
library(effects)
#交互作用
Inter.GPA.2 <- effect('Work.Ethic.C*Gender.F', GPA.Model.2,
xlevels=list(Work.Ethic.C = c(-1.1, 0, 1.1)),
se=TRUE, confidence.level=.95, typical=mean)
Inter.GPA.2<-as.data.frame(Inter.GPA.2)
运行上面的代码就得到了相应的系数，然后我们给我们的系数加上标签就可以用ggplot2画出简单斜率图：
Inter.GPA.2$Work.Ethic<-factor(Inter.GPA.2$Work.Ethic.C,
levels=c(-1.1, 0, 1.1),
labels=c("Poor Worker", "Average Worker", "Hard Worker"))
Inter.GPA.2$Gender<-factor(Inter.GPA.2$Gender.F,
levels=c("Male", "Female"))
library(ggplot2)
Plot.GPA.2<-ggplot(data=Inter.GPA.2, aes(x=Work.Ethic, y=fit, group=Gender))+
coord_cartesian(ylim = c(0,4))+
geom_line(size=2, aes(color=Gender))+
ylab("GPA")+
xlab("Work Ethic")+
ggtitle("Work Ethic and Gender as Predictors of GPA")+
theme_bw()+
theme(panel.grid.major=element_blank(),
panel.grid.minor=element_blank())+
scale_fill_grey()
Plot.GPA.2
image
以上就是我们最常见的交互作用类型的简单斜率图的画法。
小结
今天给大家写了分类变量和连续变量的交互及其简单斜率图的做法，之后会给大家写双分类变量交互。感谢大家耐心看完。发表这些东西的主要目的就是督促自己，希望大家关注评论指出不足，一起进步。内容我都会写的很细，用到的数据集也会在原文中给出链接，你只要按照文章中的代码自己也可以做出一样的结果，一个目的就是零基础也能懂，因为自己就是什么编程基础没有从零学Python和R的，加油。数据分析问题咨询，代处理请私信。
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往期内容：
R数据分析：双连续变量交互作用的简单斜率图作图及解释
R数据分析：双因素方差分析与交互作用检验
R数据分析：在tidyverse中“do”起什么作用
R数据分析：中介效应的做法