變量可以進行多次交互嗎？在我的數據中，我大約有15個不同的變量（水污染物），我試圖確定是否存在任何相互作用。 我無法使用VIF（它不會顯示為選項），所以我正在運行Fishers精確測試來確定是否存在共線性。 從第一個變量開始，我對每個其他變量運行測試，並將對整個變量列表執行此操作。 第一個變量與數據中的其他10個變量具有交互作用。 這就是我的問題所在，讓一個變量與其他變量進行多次交互是否不好，或者這僅僅是某些數據集下可能發生的事情？
我還有另一個問題，我知道可以進行三向交互，但是什麼時候才合適呢？ 您可以進行四向或五向互動，還是更高？
謝謝。
分析工具回复：一個變量可以有多個相互作用嗎？我們通常使用術語“交互作用”來指對涉及兩個或多個因素的響應的非線性影響。 那是你的意思嗎？或者您是說預測變量之間的相關性？ 您沒有提及響應變量。
關於您可能期望的交互作用的複雜性，答案是“這一切都取決於”。 通過篩選大量潛在因素有一種原理（不是理論或法律），即大部分貢獻來自一階項，並且隨著階數的增加而減小（所謂的“層次結構原理”）。 因此，例如，可能進行四階交互，但是這種交互不太可能或貢獻很小。另一方面，將許多預測變量進行關聯是很常見的（即“多重共線性”）。
我最後的想法是，您的一次分析充滿了陷阱。 更好的方法是進行相關性的“原理成分分析”或進行交互的“線性模型”。
回复：一個變量可以有多個相互作用嗎？回复晚了非常抱歉。 我沒有正確使用術語“交互”。 我的意思是預測變量之間的相關性（感謝您的澄清）。 反應變量是出生結局（即早產是/否）。 如何確定何時將三階相互作用納入邏輯回歸模型中以降低多重共線性？
