統計学

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!

交互作用 サムネ
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ウマたん
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
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!

交互作用とは

Content

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

python

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。

交互作用 グラフ なし

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
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。

交互作用 グラフ あり

 

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。

1. グラフを描き、線(折れ線)が平行であるかどうかを確かめる
2. 全ての組み合わせのデータを取得する

ウマたん
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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