交互作用と交酪の違い

質問

交互作用と交酪の違い

「２つの要因の交互作用」と「２つの要因が交酪している」ということの違いを教えてください。

回答No.1

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まず交互作用といっても、2つの変数が共に連続型である場合（重回帰モデル）、2つの変数が共にカテゴリカル型である場合（分散分析モデル）、連続型とカテゴリカル型が混在している場合（共分散分析モデル）それぞれによって意味合いが異なります。

重回帰における交互作用：　2つの変数が乗法的に応答変数へ影響する（単なる掛け算の関係）

分散分析における交互作用：　要因Aのある水準と要因Bのある水準との組み合わせ下において、極端に大きな観測値（平均値）が得られたことを示す。

共分散分析における交互作用：　交互作用項が有意であるということは、当てはめられる2本の回帰直線の傾きと切片が異なる（特に傾きに影響している）。交互作用項が有意でなく、加法モデルである場合は2本の平行な直線が描かれるようなかたちになる。

一方で交絡（酪ではなく絡であることに注意）はイメージ的にいえば「変数X1が変数X2に影響を及ぼすことで、本来測定（検証）したい変数X2の効果をゆがめてしまうこと」といえます。典型的な説明例では、薬物の効果を確かめる際に、年齢によって薬物の効果が変わってしまう場合、年齢という変数を交絡因子といいます。

ここで

>　年齢によって薬物の効果が変わってしまう

というのは、まさに交互作用が生じているということなのです。例えば薬物Aと60代という水準の組み合わせ下において高い観測値が得られる場合（交互作用効果がある場合）、あらかじめ層別しておく必要があるわけです。

交絡因子があるということは、交互作用が認められるということに繋がるわけですが、両者の意味合いは全く異なります。別に前述した例において、必ずしも年齢という因子（変数）が交絡因子であるとみなされるとは限りません（検証する研究主体によって交絡であるかどうかは異なるのです）。

お礼

丁寧な回答を頂きありがとうございました。

補足

わかりやすい回答ありがとうございます。漢字の間違いまで指摘して頂きありがとうございました。交互作用と交絡についての違いが漠然とですが理解できました。この場合知りたかった交互作用は、「分散分析における交互作用」のことでした。

＞交絡因子があるということは、交互作用が認められるということに繋がる　

このことに関して追加で質問させて下さい。この場合の例で考えると、交酪因子を層別にしてみると交互作用が認められる可能性もあるから「交絡因子があるということは、交互作用が認められるということに繋がる」と解釈して良いのでしょうか？

＞別に前述した例において、必ずしも年齢という因子（変数）が交絡因子であるとみなされるとは限りません（検証する研究主体によって交絡であるかどうかは異なるのです）。

このことに関しても追加で質問させてください。研究によっては年齢を考慮しない場合もあるから、年齢が交酪因子であるとみなされるとは限らないというような理解でよいのでしょうか。

大変丁寧な回答を頂いたのに申し訳ありません。もう少しお付き合い願います。