Efecto de interacción, interacciones estadísticas y variable que interactúa

Actualizado por ultima vez el 10 de agosto de 2021, por Luis Benites.

¿Qué es un efecto de interacción?

Un efecto de interacción ocurre cuando una variable explicativa interactúa con otra variable explicativa en una variable de respuesta . Esto se opone al “ efecto principal ” que es la acción de una sola variable independiente sobre la variable dependiente.

Por ejemplo, supongamos que está estudiando los efectos de una bebida dietética y una píldora dietética (las variables explicativas) sobre la pérdida de peso. Los “efectos principales” serían el efecto de una bebida dietética sobre la pérdida de peso y el efecto de la píldora dietética sobre la pérdida de peso. El efecto de interacción ocurre cuando la bebida y la píldora se toman al mismo tiempo. Es posible que la combinación acelere la pérdida de peso o incluso la retrase. La sinergia en medicina, donde dos fármacos trabajan juntos para producir un efecto mayor que sus efectos individuales aditivos, es un caso especial de un efecto de interacción.

Las dos (o más) variables que interactúan entre sí para producir un efecto de interacción se denominan variables que interactúan . Si las variables no actúan entre sí en absoluto, entonces decimos que no hay interacción estadística, o que el efecto de una variable explicativa es constante en todos los niveles de la otra.

Encontrar interacciones estadísticas

Si sospecha que existe una interacción estadística, un diseño factorial puede ayudarlo a identificar cuáles son los efectos de la interacción. En un diseño factorial, ejecuta todas las combinaciones posibles de niveles (en el ejemplo anterior, los niveles de la variable independiente serían la bebida dietética y la píldora dietética).

efecto de interacción

Existe un efecto de interacción entre la bebida y la píldora, lo que resulta en una mayor pérdida de peso cuando se toman juntos.

La imagen simple de arriba muestra que necesitaría cuatro variaciones en el tratamiento para investigar completamente las interacciones:

  • Tanto la píldora de dieta como la bebida al mismo tiempo.
  • Sólo la píldora de dieta.
  • Solo la bebida.
  • Ni la bebida ni la pastilla (el “grupo de control”).

El análisis factorial no se limita a dos niveles (llamado interacción bidireccional): se puede aplicar a múltiples niveles.

Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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