교호작용
| 분석 기법 | 교호작용의 영향 및 처리 방식 |
|---|---|
| Two-way ANOVA 이상 | 상호작용 효과()를 가장 먼저 검정한다. 유의할 경우 주효과(Main effect)를 독립적으로 해석하지 않고 단순 효과 분석(Simple effect analysis)을 수행한다. |
| 다중 회귀분석 | 독립변수 간의 곱()을 상호작용항으로 삽입한다. 이때 주성분 분석이나 변수 선택을 통해 다중공선성 문제를 관리해야 한다. |
| 로지스틱 회귀분석 | 오즈비(Odds Ratio)가 다른 변수의 상태에 따라 변화하는지 확인하기 위해 상호작용항을 모델에 포함한다. |
| 머신러닝 (Tree 기반) | 의사결정나무, 랜덤포레스트, XGBoost 등은 노드 분할 과정을 통해 변수 간의 조건부 관계(교호작용)를 자동으로 학습한다. |
| 생존 분석 (Cox Model) | 위험비(Hazard Ratio)가 특정 변수에 따라 달라지는 경우 상호작용 항을 추가하여 모델을 보정한다. |
- 상호작용을 포함한 다중 회귀 모델의 기본 식