1. 数据准备：首先，确保收集的数据质量高，并包含所有需要分析的变量。
2. 模型构建：基于收集的数据，构建logistic回归模型，并输入所有自变量。
3. 交互项引入：在模型中引入交互项，以检验自变量之间的交互作用是否对因变量有显著影响。
4. 模型检验：对包含交互项的模型进行假设检验，检查交互项的系数是否显著。
5. 效应分析：计算交互效应的效应值，分析交互作用的大小和方向。
6. 模型简化：根据检验结果，决定是否保留交互项。如果交互项不显著，可以将其从模型中移除。
7. 结果解释：结合专业知识和模型结果，对交互作用进行解释。
8. 模型验证：使用交叉验证等方法验证模型的稳定性和预测能力。
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