【実験計画法】交互作用について具体的な例をもとにわかりやすく解説！
目次
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！
以下のYoutube動画でも解説していますのであわせてチェックしてみてください！
https://toukei-lab.com/design-of-experiments#google_vignette
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
ここまでご覧いただきありがとうございました！
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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