【注意点あり】交互作用を無視した解析とは？主効果だけを見るときのリスクを解説

「要因Aと要因Bの組み合わせが...」
「交互作用のグラフが...」

真面目に解析しようとすればするほど、考慮すべきことが増えて頭がパンクしそうになったことはありませんか？
実は、プロの現場では「あえて交互作用を無視する」という戦略をとることがあります。

これは単なる手抜きではありません。
ノイズを削ぎ落とし、「本当に重要な本質（主効果）」を浮き彫りにするための高度なテクニックです。
今回は、その「無視していい条件」と「リスク」について、わかりやすく解説します。

1. カレー作りでわかる「無視してOK」なパターン🍛

百聞は一見にしかず。以下のデータを見てください。
「肉の種類」と「スパイス量」を変えたときのおいしさスコアです。

2. 交互作用を「無視できる」3つのサイン🎯

グラフや計算結果に以下のサインが出ていたら、シンプルに解析するチャンスです。

• ① 線点図（グラフ）が平行である
  グラフの線が交差せず、同じ角度で伸びているとき、交互作用はありません。
• ② 平均効果が素直である
  「どっちの条件でも、だいたい同じくらい良くなる」という傾向が見えるとき。
• ③ 統計的に有意差がない
  分散分析（ANOVA）の結果、交互作用項のF値が小さいとき。

3. 「シンプルさ」の代償：メリットとリスク⚠️

無視することは「武器」にもなりますが、使い方を間違えると「事故」の元になります。

まとめ：恐れずに「捨てる」勇気を持とう

「すべてを考慮する」のが常に正解とは限りません。
データを見て「平行だ（＝交互作用がない）」と確信したら、勇気を持って交互作用を無視し、モデルをシンプルにしましょう。

そうすることで、あなたの報告書はもっとクリアになり、上司やチームにとっても「分かりやすい結論」を導き出せるはずです。