No.20914 Re: 交差項の解釈 【青木繁伸】 2014/03/01(Sat) 09:35
別々のモデルにするから話がみえなくなる。
なぜ，A, B, C そして B*C の交互作用項 を含むモデルを検討しないのか？？このモデルだと，それぞれの関係がよくわかるでしょう？？？
一般的には，交互作用項は主効果よりはるかに小さい。
No.20917 Re: 交差項の解釈 【わお】 2014/03/03(Mon) 12:07
BとCは性質上とても相関の高い変数なので，同じモデルに入れないと勝手に決めてしまっていましたが，御指摘の通りですのでやってみました。
変数Bは有意，Cと交差項は有意ではないという結果になり，上に挙げたBかCかどちらかだけのモデルに比べてAICが改善しました。またAに対する偏相関係数も取ってみたところ，BもCも有意でしたがBの方がわずかに大きかったです。
ちなみにBとCの相関ですが，相関係数0.4で0.1%水準で有意だったのですが，VIFを測ってみると，2より小さく共線性も発生していませんでした。相関係数が0.4程度だと共線性は問題にならないのですね。
結論として，BとCの相関関係よりAとB，AとCの相関関係の方が大きく，従って交互作用は有意なレベルでは発生していないと解釈できると考えています。
ご回答いただき，本当にありがとうございました。
No.20918 Re: 交差項の解釈 【青木繁伸】 2014/03/03(Mon) 13:17
> 相関係数が0.4程度だと共線性は問題にならないのですね
普通は，そういうものでしょう。
「相関係数が 0.8 以上だと多重共線性に注意」とはいわれますが，それも一概には言えません。
0.9 近い変数が複数あっても多重共線性が生じないこともありますし。
要するに，多変量解析は，関連する変数を全てまとめて，セットとして分析してみないとわからないということです。予断を持って分析をしてはいけません。
No.20919 Re: 交差項の解釈 【わお】 2014/03/04(Tue) 00:01
「多変量解析は，関連する変数を全てまとめて，セットとして分析してみないとわからない」よく覚えておきたいと思います。ありがとうございました。
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