变量可以进行多次交互吗？在我的数据中，我大约有15个不同的变量（水污染物），我试图确定是否存在任何相互作用。 我无法使用VIF（它不会显示为选项），所以我正在运行Fishers精确测试来确定是否存在共线性。 从第一个变量开始，我对每个其他变量运行测试，并将对整个变量列表执行此操作。 第一个变量与数据中的其他10个变量具有交互作用。 这就是我的问题所在，让一个变量与其他变量进行多次交互是否不好，或者这仅仅是某些数据集下可能发生的事情？
我还有另一个问题，我知道可以进行三向交互，但是什么时候才合适呢？ 您可以进行四向或五向互动，还是更高？
谢谢。
分析工具回复：一个变量可以有多个相互作用吗？我们通常使用术语“交互作用”来指对涉及两个或多个因素的响应的非线性影响。 那是你的意思吗？或者您是说预测变量之间的相关性？ 您没有提及响应变量。
关于您可能期望的交互作用的复杂性，答案是“这一切都取决于”。 通过筛选大量潜在因素有一种原理（不是理论或法律），即大部分贡献来自一阶项，并且随着阶数的增加而减小（所谓的“层次结构原理”）。 因此，例如，可能进行四阶交互，但是这种交互不太可能或贡献很小。另一方面，将许多预测变量进行关联是很常见的（即“多重共线性”）。
我最后的想法是，您的一次分析充满了陷阱。 更好的方法是进行相关性的“原理成分分析”或进行交互的“线性模型”。
回复：一个变量可以有多个相互作用吗？回复晚了非常抱歉。 我没有正确使用术语“交互”。 我的意思是预测变量之间的相关性（感谢您的澄清）。 反应变量是出生结局（即早产是/否）。 如何确定何时将三阶相互作用纳入逻辑回归模型中以降低多重共线性？
