交互作用について具体的な例をもとに分かりやすく解説！

ウマたん

当サイト【スタビジ】の本記事では、交互作用について解説していきます！具体例や見つけ方について、分かりやすく説明していきます！

こんにちは！スタビジ編集部です！

「とにかく交互作用に注目しろ！」

分散分析などを行っていて、そう言われた経験はないでしょうか？

あらゆる分野において、交互作用の発見は成功のもとと言っても過言ではありません。

この記事では、そんな交互作用の概要と具体例を見ていきたいと思います。

ウマたん

どんな分野でも出てくる可能性のあるワードだから、しっかり押さえておこう！

交互作用とは

交互作用とは、複数の要因のある組み合わせにおいて現れる相乗効果のことです。

もっと簡単に言えば、組み合わせ効果のことです。

例えば、ある料理に砂糖をどんどん加えれば甘さが増していき、塩をどんどん加えれば塩辛さが増していきますね。

しかし、ぜんざいなどは、砂糖の中に少量の塩を加えることで、甘さがより引き立てられることが知られています。

塩を混ぜたからといって、甘さが抑えられるわけではないのです。

このように、交互作用の発見は、分析者に有益な情報をもたらしてくれるのです。

基本的に、交互作用は2つの要因間で存在することが多く、3つ以上の要因間で存在することはかなり稀です。

交互作用の見つけ方

交互作用が組み合わせ効果であることはわかりました。

では、どのように交互作用を発見すれば良いのでしょうか？

それはズバリ、グラフを描くことです！

例を用いて説明していきます。

要因Aを肥料の種類（A₁、A₂）、要因Bを水の供給量（B₁、B₂）とし、植物の成長量が最も大きい組み合わせを考えるとします。

2×2=4通りの全ての組み合わせで実験を行った結果をプロットすると、以下のグラフが得られました。

グラフを見ると、A₂B₂の組み合わせが最も成長量を大きくすることがわかります。

ではこの結果から、要因Aと要因Bに交互作用は存在すると言えるでしょうか？

答えはNoです。

なぜなら、2つの線が平行であるからです。

要因Aと要因Bがこのような関係であるならば、肥料をA₂に固定し、水の供給量をB₃、B₄、…、と増やしていけばいくほど植物は成長していくことになります。

つまり、組み合わせ効果が存在しないのです。

ロボたん

それなら全ての組み合わせで実験する必要もないのかー。

続いて、実験の結果、以下のグラフが得られたとしましょう。

グラフを見ると、A₁B₂の組み合わせが最も成長量を大きくすることがわかります。

ではこの結果から、要因Aと要因Bに交互作用は存在すると言えるでしょうか？

答えはYesです。

なぜなら、2つの線が平行でないからです。

要因Aと要因Bがこのような関係であるならば、先ほどのように片方の要因を固定することができず、全ての組み合わせで実験を行う必要があります。

つまり、要因A（肥料の種類）と要因B（水の供給量）の組み合わせ効果が生じていると言えます。

以上より、交互作用を発見するためのポイントは次の2つにまとめることができます。

ウマたん

最適な組み合わせを見逃さないようにしよう！

まとめ

今回は交互作用について解説していきました。

本記事の冒頭でも述べたように、交互作用の発見が最大の利益につながることが多々あります。

データ分析などの際は、相関だけでなく、交互作用の存在もしっかりと意識していきましょう！

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