interaktsioonmõjude

Interaktsioonmõjud on statistilises ja empiirilises mudeldamises nähtused, kus kahe või enama sõltumatu muutuja mõju sõltub teise muutuja tasemest. See tähendab, et reageerimise suurus ei ole lihtsalt muutujate summ, vaid võib olla suurem või väiksem olenevalt nende koostoimest. Interaktsioonmõjud on tavaliselt esindatud mudelites muutujate korrutisena (nt x*y) või kahe teguri koostoimana ANOVA raames.

Avastamine ja tõlgendamine: interaktsiooni saab testida, lisades mudelisse muutujate korrutise termi; kui selle koefitsient on statistiliselt oluline, viitab see interaktsioonile. Tõlgenduse selgus sõltub sageli muutujate keskendumisest (centering), et vähendada multikollineaarsust. Interaktsiooni suurust ja suunda illustreerivad interaktsiooniplotid: erinevate teise muutuja tasemete jooned näitavad, kas koostoime on vajalikult tugev või mitte. Lisaks võib kasutada lihtsõltuvuse analüüsi (simple slopes) või Johnson–Neymani piiride analüüsi.

Näide: uuringus hinnatakse vanust (noor, keskealine) ja ravimi mõju kehakaalule. Kui ravimi mõju sõltub vanusest, on interaktsioon olemas: näiteks ravi võib olla tugevam noortel kui vanematel.

Rakendusalad ja tähelepanekud: interaktsioonmõjusid käsitletakse laialdaselt psühholoogias, epidemioloogias, meditsiinis, majanduses ja sotsiaalteadustes. Neid kasutades saab paremini mõista, miks üksikmõjud ei pruugi anda kogu pilti. Tõlgendamisel on oluline tähele panna, et peamised mõjud võivad olla kontekstist sõltuvad ja interaktsioonide olemasolu muudab mudeli tõlgendust ning nõuab piisavat proovikogumit.