# 【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！ > 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！ - URL: https://toukei-lab.com/interaction - 公開: 2023.11.08 / 更新: 2025.08.19 - サイト: スタビジ（https://toukei-lab.com） :::talk{who="umatan"} 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](/analysis-of-variance)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。 :::talk{who="umatan"} 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！ ::youtube{#9fp3Ezp1d58} ## 交互作用とは ![Content](/wp-content/uploads/2017/11/Content-amico.png) **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](/wp-content/uploads/2019/08/Admin-amico-min-e1613730531228-1024x914.png) 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](/wp-content/uploads/2023/11/Interaction_graph_no_int.jpg) 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。 :::talk{who="robotan"} 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](/wp-content/uploads/2023/11/Interaction_graph_int.jpg) 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。 :::point **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** ::: :::talk{who="umatan"} 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！ さらに詳しくAIやデータサイエンスの勉強がしたい！という方は当サイト「スタビジ」が提供する[スタビジアカデミー](https://toukei-lab.com/achademy/)というサービスで体系的に学ぶことが可能ですので是非参考にしてみてください！ :::box **AIデータサイエンス特化スクール「スタアカ」** ![スタアカ（スタビジアカデミー）のトップページ](/wp-content/uploads/2026/10/achademy-top.jpg) :::
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