分散分析や実験計画法に交互作用がよく出てきます。パラメータの振り方により交互作用が変化する話を取り上げます。
資料はこちら → 交互作用
p.1 要因Aと要因Bに対して特性値が左図のような等高線になる場合を考えます。この時に、要因AとBの水準の振り幅を➀～③のようにして特性値をグラフにしたものが、右図です。➀及び②は、交互作用が認められますが、③交互作用がありません。このように、水準により交互作用の有無が変わることも覚えておいてください。
p.2 最適条件を追い込んでいくと、分散分析結果において効果がなくなるように見える現象が起きます。右下のグラフをご覧ください。最適水準付近は山の頂上に相当し、勾配が小さくなるために、全体の平均値からの差が小さくなることに起因しています。分散分析のp値だけみていても、わかりませんので、等高線図や右下の３次元グラフも併せてみておく必要があります。以前「手順がわかれば効率的」で取り上げた「応答曲面」も使えそうですね。