변수에 여러 상호 작용이 있어도 괜찮습니까?제 데이터에는 약 15 개의 다른 변수 (물 오염 물질)가 있으며 상호 작용이 있는지 확인하려고합니다. VIF를 사용할 수 없으므로 (옵션으로 표시되지 않음) Fishers Exact Test를 실행하여 공선 성이 있는지 확인합니다. 첫 번째 변수부터 시작하여 서로의 변수에 대해 테스트를 실행하고 전체 변수 목록에 대해이 작업을 수행합니다. 첫 번째 변수는 데이터의 다른 10 개 변수와 상호 작용합니다. 이것이 내 질문이 들어오는 곳입니다. 변수가 다른 변수와 여러 상호 작용하는 것이 좋지 않습니까? 아니면 특정 데이터 세트에서 발생할 수있는 일입니까?
또 다른 질문이 있습니다. 3 자 상호 작용이있을 수 있다는 것을 알고 있지만 언제 그렇게하는 것이 적절합니까? 4 자 및 5 자 상호 작용 또는 그 이상을 가질 수 있습니까?
감사합니다.
해석학Re : 변수에 여러 상호 작용이 있어도 괜찮습니까?일반적으로 '상호 작용'이라는 용어를 사용하여 두 개 이상의 요인이 포함 된 반응에 대한 비선형 효과를 나타냅니다. 그게 당신의 의미입니까?아니면 예측 변수 간의 상관 관계를 의미합니까? 응답 변수는 언급하지 않습니다.
예상 할 수있는 상호 작용 효과의 복잡성과 관련하여 대답은 '모두 다릅니다'입니다. 대부분의 잠재적 인 요인을 선별하는 원리 (이론 또는 법칙이 아님)는 기여의 대부분이 1 차 조건에서 비롯되고 순서가 증가함에 따라 기여도가 감소한다는 것입니다 (소위 '계층 원칙'). 예를 들어 4 차 상호 작용이 가능하지만 가능성이 매우 낮거나 매우 작은 기여도를 제공합니다.반면에 많은 예측 변수가 상관 관계가있는 경우가 매우 일반적입니다 (즉, '다중 공선 성').
내 마지막 생각은 한 번에 하나씩 분석하는 것이 함정으로 가득 차 있다는 것입니다. 더 나은 접근 방식은 상관 관계에 대한 '주성분 분석'또는 상호 작용에 대한 '선형 모델'입니다.
Re : 변수에 여러 상호 작용이 있어도 괜찮습니까?답장을 늦게 보내서 미안해. 상호 작용이라는 용어를 잘못 사용했습니다. 나는 예측 변수들 간의 상관 관계를 의미했습니다 (설명해 주셔서 감사합니다). 반응 변수는 출생 결과 (예 : 조산 예 / 아니오)입니다. 로지스틱 회귀 모델에서 다중 공선 성을 줄이기 위해 3 차 상호 작용을 통합 할시기를 어떻게 결정합니까?
