「交互作用」とはなにか：介入効果が一様でないときの統計手法～その目的と分類、解釈～ - Unboundedly

今回は「交互作用(interaction)」と呼ばれる概念について書いていきます。端的に言えば、”人によって効果が違う”という現象を見る統計学の考え方だと思います。例えば「薬Aが病気Dのリスクを１０パーセント下げる」といったとき、実はその薬は女性では効果がめちゃくちゃあるが男性にはほとんど効かない、なんてことがあるかもしれません。交互作用の考え方を使えば、このように介入の効果が一様でない現象の存在を調べることができます。 交互作用は統計を使う学問で広く使われているのですが、割とルーズに使われていることが多い印象が個人的にあります。交互作用のなかにもいくつか異なるタイプがあり、その種類によって解釈が変わってきます。また、そもそも交互作用を見る目的によって、必要となる統計モデルの作り方も異なってきます。このように「交互作用」を扱ううえで注意すべきポイントについて、一般的な統計学の教科書に載って

[wackyhope]

参考に。

[mookie]

わかった気もする。因果を追うために交互作用を使う

[miyazakiharikyu]

統計学の世界では、個人差ってこんな風に考えて扱うんだ―よくよく読み込んでみよう

[Dr-KID]

Interactionという言葉はよく使われるけれど、effect modificationというと理解してくれない方が多いですよね。