*disclaimer
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交互作用 interactions
- 複数の説明変数が影響しあうこと
- 一つの説明変数の効果の大きさ（主効果）が別の説明変数によって影響を受けること
ANOVAの時代
- 交互作用が有意だったら、主効果は見ずに、単純主効果を見る、のが鉄則だった。
GLMMの時代
- カバーできる分析対象が増え、多くのオプションがあり、鉄則が唯一というわけではなくなった。
- 交互作用が有意になった場合、主効果だけで結論付けてはいけない、という点では、昔も今も同じ。
三つの場合
説明変数が両方ともカテゴリー（名義尺度）の場合：分散分析
説明変数が両方とも連続変数の場合
片方がカテゴリーでもう一方が連続変数の場合
モデルのプロットは sjPlotのplot_model()
https://strengejacke.github.io/sjPlot/articles/plot_interactions.html
plot_model(モデル, type="int")
- 自動的に交互作用のある部分を分析・可視化
単純主効果の分析 Simple Slope Analysis
simple_slopes()
https://sugiura-ken.org/wiki/