我在做一个人数为7000人左右的队列研究，研究目的是膳食摄入（fv）与高血压发病风险的关系，采用的是cox比例风险模型。分析时，我将连续性变量fv按照五分位分为5组，即是变成多分类变量。经过前期的PH假设检验，组别之间存在检查，不满足PH假定。此时我分别引入了 两个膳食摄入组别与随访时间的交互项，分别为group*time（group-t)，group*log(time)  (group-logt)，引入变量前后的结果如下:  未引入时间变量，此时的HR如下，模型的phtest 的P值为0.4191 引入交互项 group*time，HR变得非常大，模型phtest的P值＜0.001   引入交互项group*log(time)，HR值同样也变得非常大，模型phtest的P值＜0.001   我想问一下，我的交互项引入方式是不是不正确呀？为什么引入前后模型的HR变化这么大呢？