关注的交互作用]]
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（），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）。尽管通常根据因果关系来考虑，但交互作用也可用来描述非因果关联。交互作用常在迴歸分析或析因实验的背景下予以考虑。
交互作用的存在对统计模型的解释具有重要意义。如果两个感兴趣变量有交互作用，则每个交互作用变量与第三个“因变量”之间的关系取决于另一个交互作用变量的值。在实践中，这使得预测改变变量值的后果变得更加困难，特别是在与之交互的变量难以测量或难以控制的情况下。
“交互作用”的概念与社会和健康科学研究中常见的调节作用的概念密切相关：解释变量与环境变量之间的交互作用表明解释变量的影响受到了环境变量的调节。
- 2型糖尿病的遗传风险因素与饮食（特别是“西方”饮食模式）之间的交互作用。西方饮食模式被证明会增加“遗传风险评分”高的受试者患糖尿病的风险，但不会增加其他受试者的糖尿病风险。
- 教育与政治取向之间的交互作用，影响公众对气候变化的看法。例如，美国的调查经常发现，在温和或自由派的调查受访者中，对人为气候变化现实的接受程度随着教育程度的提高而上升，但对最保守的受访者，反而随教育程度上升而下降。研究者也观察到了类似的交互作用会影响一些非气候科学或环境感知，教育程度也可以科学素养或其他知识指标代替。
参见
- 方差分析
- 析因实验
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- 相互作用
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参考文献
延伸阅读
- Cox, David R. and Reid, Nancy M. (2000) The theory of design of experiments, Chapman & Hall/CRC. ISBN 1-58488-195-X
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外部链接
- [http://davis.foulger.info/papers/statisticalInteraction1979.htm Credibility and the Statistical Interaction Variable: Speaking Up for Multiplication as a Source of Understanding]
- [https://web.archive.org/web/20100212121505/http://www.ruf.rice.edu/~branton/interaction/faqfund.htm Fundamentals of Statistical Interactions: What is the difference between "main effects" and "interaction effects"?]
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