はじめに
これまで学んできたように、実験では交互作用がとても重要です。
しかし、すべての交互作用を考慮していたら、実験や解析がとても複雑になってしまうこともあります。
この記事では、
「交互作用を無視するとはどういうことか？」「どんな場合なら無視してよいのか？」
について、わかりやすく解説します。
交互作用を無視するとは？🔍
定義
交互作用を無視するとは、因子同士の組み合わせによる影響はないものと仮定して、主効果だけで解析を行うこと。
つまり、
「因子Aだけ」「因子Bだけ」の効果を見るだけで、組み合わせの特別な効果は考えない
というやり方です。
カレー作りで考える🍛
例として、
| 因子 | 水準1 | 水準2 |
|---|---|---|
| 肉の種類 | 牛肉🐮 | 鶏肉🐔 |
| スパイス量 | 少なめ | 多め |
この2つの因子について実験しました。
結果が次のようだったとします。
| 肉の種類 | スパイス量 | おいしさスコア |
|---|---|---|
| 牛肉🐮 | 少なめ | 85点 |
| 牛肉🐮 | 多め | 90点 |
| 鶏肉🐔 | 少なめ | 80点 |
| 鶏肉🐔 | 多め | 85点 |
ここで注目すると、
- 牛肉も鶏肉も、スパイスを多くすると5点上がっている
- スパイス量の効果が肉の種類によらず同じ
つまり、
「肉の種類」と「スパイス量」の組み合わせによる特別な影響はなさそう
に見えます。
この場合は、交互作用は無視してOKです！
交互作用を無視できる条件🎯
| 条件 | 説明 |
|---|---|
| 線点図が平行なとき | 因子間で効果の傾きが同じ |
| 平均効果が素直に見えるとき | 因子ごとの効果が組み合わせによらず一貫している |
| 統計的検定で有意差がないとき | 分散分析などで交互作用のF値が小さい場合 |
特に線点図が平行なら、交互作用はかなり小さいと判断してOKです！
交互作用を無視するメリットとリスク⚠️
| 項目 | メリット | リスク |
|---|---|---|
| シンプルな解析ができる | 計算・結論が簡単 | 本当はわずかに交互作用があるかもしれない |
| 少ないデータでも解析できる | データ数が少ないときに有利 | ごく小さな違いを見逃す可能性 |
だから、
「交互作用を無視するかどうか」は慎重に判断する必要があります。
たとえ話：カレー屋さんのメニュー決定🍛
カレー屋さんが「牛肉カレー」と「鶏肉カレー」で、
スパイス量を変えて売れ行きを調べたところ、
- どちらの肉でもスパイスを増やせば売上アップ
- 肉による違いはあまりない
なら、肉とスパイスの組み合わせ効果は無視して、
「スパイス多めが良い」という結論だけで戦略を決めても問題ない、ということです！
まとめ📝
交互作用を無視するとは、
因子同士の組み合わせ効果を考えず、主効果だけで解析する方法です。
- 線点図が平行なら無視できる
- 平均効果が素直なら無視できる
- でも重要な交互作用を見逃さないように注意！
正しい場面で交互作用を無視できれば、
実験の設計も解析もぐっとシンプルになります！
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次の記事では、
「交互作用を無視しない場合の解析とは？どうやって複雑な効果を読み解くか？」
について解説していきます。
ここを理解すると、複雑な現象にも強くなり、応用力が飛躍的に高まります！
ぜひ続けて読んでください！
