독립변수가 X1, X2인 선형회귀모델이 F값이나 각 독립변수의 회귀계수나 모두 통계적으로 유의미했는데(R2는 0.91)
X1, X2의 상호작용항을 추가했더니 R2가 0.98로 증가했고 F값은 유의미한데
각 독립변수 X1, X2의 회귀계수들이 모두 p값이 0.05보다 한참 커져버리고 상호작용항(X1*X2)의 회귀계수 p값만 유의수준 이하면
R2값만 보고 상호작용 추가 모델이 설명력을 더 가졌다고 해석해야 하는거야
아니면 기존 독립변수들의 회귀계수가 통계적 유의성이 없으니 모델이 실패한거야?
일반적으로 상호작용 항이 유의미 하면 주효과항 (main effect term)이 유의미하지 않아도 각각 변수가 반응변수에 유의미한 상관관계가 있다고 해석할 수 있음. 따라서 상호작용을 추가한 모델이 실패한 것이 아니고, 상호 작용을 추가함으로써 모델의 설명력이 높아짐. 추가하길 잘한거임.
그렇구나 원래있던 독립변수가 상식적으로 종속변수에 영향을 주는게 확실한 인자인데 p값이 깨져서 통계적 유의성이 안나오고 심지어 회귀계수는 음수로 바뀌었는데 정작 모델 R2 값은 좋아지니 통알못이라 어떻게 해석해야하는지 막막했음 진심으로 감사 3대가 복받으시길