广义线性模型（GLM）中的交互作用分析是研究两个或多个预测变量对响应变量的联合效应是否超过其单独效应之和的重要统计方法。在逻辑回归（LogisticRegression）框架下分析连续变量间的交互作用时，研究者通常关注变量间的乘积项是否具有统计学意义。当模型中包含连续变量的交互项时，系数的解释会变得更加复杂。此时，一个变量的效应大小可能依赖于另一个变量的取值。例如，在医学研究中，年龄和血压水平可能对疾病风险存在交互作用，即血压对疾病风险的影响可能因年龄不同而变化。分析步骤通常包括：1.在模型中引入主效应项和乘积项2.通过似然比检验或Wald检验评估交互项的显著性3.若交互作用显著，需通过简单斜率分析或绘制交互效应图来解释结果4.注意检查模型的假设条件，包括线性性和无多重共线性这种分析可以帮助研究者发现变量间更复杂的关联模式，但同时也增加了模型解释的难度。因此，在报告结果时应当提供充分的数值和图形解释，确保研究结论的透明性和可重复性。
