한 요인의 효과가 다른 요인의 수준에 의존하는 경우를 말합니다. 교호작용도를 사용하여 가능한 교호작용을 시각화할 수 있습니다.

교호작용도가 평행선으로 나타나면 교호작용이 없다는 것을 나타냅니다. 선 사이의 기울기 차이가 클수록 교호작용의 정도가 더 높습니다. 그러나 교호작용도로 교호작용이 통계적으로 유의한지 여부는 알 수 없습니다.

교호작용도의 예

예를 들어, 시리얼 곡물은 포장 공정 전에 충분히 건조되어야 합니다. 실험실 연구자들은 다양한 오븐 시간 및 온도에서 곡물의 수분 데이터를 수집합니다.

이 그림은 오븐 온도와 오븐 시간 사이의 교호작용을 나타냅니다. 곡물은 125도와 130도에서 60분간 구웠을 때 30분간 구웠을 때보다 수분의 비율이 낮습니다. 그러나 온도가 135도일 때는 30분간 구웠을 때 수분의 비율이 더 낮습니다.

교호작용도는 분산 분석 또는 실험계획법에서 교호작용을 시각화하기 위해 자주 사용합니다.

요인을 두 개 입력하면 교호작용도 하나가 그려지고 요인을 세 개 이상 입력하면 교호작용도의 행렬이 그려집니다.

Minitab에서 사용 가능한 교호작용도

Minitab에서는 다양한 분석과 함께 교호작용도를 제공합니다. 다음과 같이 교호작용도 옵션을 사용할 수 있습니다.
  • 요인 설계에 대한 교호작용도를 생성하려면 통계분석 > 실험계획법 > 요인 > 요인 그림을 사용합니다.
  • 혼합물 설계에서 공정 변수에 대한 교호작용도를 생성하려면 통계분석 > 실험계획법 > 혼합 > 요인 그림을 사용합니다.
  • 분산 분석을 수행하여 얻은 적합치에 대한 교호작용도를 생성하려면 통계분석 > 분산 분석 > 일반 선형 모형 > 요인 그림을 사용합니다.
  • 회귀 모형에서 교호작용도를 생성하려면 통계분석 > 회귀 분석을 사용한 다음 회귀 분석 > 요인 그림, 이항 로지스틱 회귀 분석 > 요인 그림 또는 포아송 회귀 분석 > 요인 그림을 선택합니다.
참고

이러한 모든 옵션을 통해 적합 평균을 사용할 수 있습니다. 일반적으로 적합치를 사용하는 그림과 반응 변수를 사용하여 교호작용도 명령으로 생성된 그림은 같지 않습니다. 두 그림은 데이터 집합의 균형이 맞고 완전 모형을 적합하는 경우에만 같습니다.

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