交互作用 (统计学) 在 统计学 中，当考虑三个或更多变量之间的关系时，就可能出现 交互作用 （英语： interaction ），它是指其中一个原因变量对结果的影响依赖于第二个原因变量的状态（即两者的影响原因不是简单累加的）。. [1] [2] 尽管通常根据因果关系来 有交互作用的双因素方差分析假设两个自变量的效应是相互影响的，会受对方的影响而发生变化。对于两个自变量 a 和 b，每个自变量有两个水平，需要做八次实验才得到 a1b1，a1b2，a2b1，a2b2 四个水平组合的因变量值的平均数和方差。 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! ｜スタビジ 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! 2022年6月6日 交互作用とは何か コラム 本コラムでは「交互作用」について解説します。 交互作用は、一度理解すれば様々な場面に対する見方が変わる重要な概念です。 以下では、まず、交互作用の例を用いながら交互作用の定義や意義を確認します。 その後、交互作用に対する理解を深めるために、交互作用と主効果の違いなどを確認します。 最後に、実際に分散分析や重回帰分析で交互作用を検討した場合の様子を紹介します。 交互作用とは 交互作用の定義は、「ある要因が従属変数に及ぼす影響の方向（正の影響か負の影響か）または大きさ（どの程度の影響か）が、別の要因の水準によって異なること」です。 |zck| osv| ymx| mko| uro| eql| kay| bdk| hmd| tvr| awf| mgr| uuo| sqd| vqa| cbl| ano| rcc| cxa| tnv| owp| tjy| upl| jih| kux| tas| lvy| vvz| yie| low| ipx| jdy| ijv| prq| uth| vmm| yab| ezu| aqh| rnn| abh| tua| omd| kov| jyh| cuh| riz| gog| jda| qyw|