まず交互作用といっても、2つの変数が共に連続型である場合(重回帰モデル)、2つの変数が共にカテゴリカル型である場合(分散分析モデル)、連続型とカテゴリカル型が混在している場合(共分散分析モデル)それぞれによって意味合いが異なります。 重回帰における交互作用: 2つの変数が乗法的に応答変数へ影響する(単なる掛け算の関係) 分散分析における交互作用: 要因Aのある水準と要因Bのある水準との組み合わせ下において、極端に大きな観測値(平均値)が得られたことを示す。 共分散分析における交互作用: 交互作用項が有意であるということは、当てはめられる2本の回帰直線の傾きと切片が異なる(特に傾きに影響している)。交互作用項が有意でなく、加法モデルである場合は2本の平行な直線が描かれるようなかたちになる。 一方で交絡(酪ではなく絡であることに注意)はイメージ的にいえば「変数X1が変数X2に影響を及ぼすことで