Interacción (estadísticas)
En estadística , puede surgir una interacción al considerar la relación entre tres o más variables, y describe una situación en la que el efecto de una variable causal sobre un resultado depende del estado de una segunda variable causal (es decir, cuando los efectos de las dos las causas no son aditivas ). [1] [2] Aunque comúnmente se piensa en términos de relaciones causales, el concepto de interacción también puede describir asociaciones no causales. Las interacciones a menudo se consideran en el contexto de análisis de regresión o experimentos factoriales .
La presencia de interacciones puede tener implicaciones importantes para la interpretación de modelos estadísticos. Si dos variables de interés interactúan, la relación entre cada una de las variables que interactúan y una tercera "variable dependiente" depende del valor de la otra variable que interactúa. En la práctica, esto hace que sea más difícil predecir las consecuencias de cambiar el valor de una variable, particularmente si las variables con las que interactúa son difíciles de medir o de controlar.
La noción de "interacción" está estrechamente relacionada con la de moderación que es común en la investigación en ciencias sociales y de la salud: la interacción entre una variable explicativa y una variable ambiental sugiere que el efecto de la variable explicativa ha sido moderado o modificado por la variable ambiental . [1]
Una variable de interacción o característica de interacción es una variable construida a partir de un conjunto original de variables para tratar de representar toda la interacción presente o una parte de ella. En los análisis estadísticos exploratorios es común utilizar productos de variables originales como base para probar si existe interacción con la posibilidad de sustituir otras variables de interacción más realistas en una etapa posterior. Cuando hay más de dos variables explicativas, se construyen varias variables de interacción, con productos por pares que representan interacciones por pares y productos de orden superior que representan interacciones de orden superior.
es un ejemplo de un modelo con una interacción entre las variables x 1 y x 2 ("error" se refiere a la variable aleatoria cuyo valor es aquel en el que Y difiere del valor esperado de Y ; ver errores y residuales en las estadísticas ). A menudo, los modelos se presentan sin el término de interacción , pero esto confunde el efecto principal y el efecto de interacción (es decir, sin especificar el término de interacción, es posible que cualquier efecto principal encontrado se deba realmente a una interacción).
Un escenario simple en el que pueden surgir interacciones es un experimento de dos factores analizado mediante Análisis de varianza (ANOVA). Suponga que tenemos dos factores binarios A y B. Por ejemplo, estos factores podrían indicar si se administraron dos tratamientos a un paciente, con los tratamientos aplicados individualmente o en combinación. A continuación, podemos considerar la respuesta al tratamiento promedio (por ejemplo, los niveles de síntomas después del tratamiento) para cada paciente, en función de la combinación de tratamiento que se administró. La siguiente tabla muestra una posible situación:
