Les interactions

Définition de Wikipédia :

“En statistique, une interaction décrit une situation dans laquelle l’influence d’une variable dépend de l’état de la seconde.”

Par exemple, ici, la variable nombre de testicules (j’aime caser des mots improbables) dépend principalement de la variable sexe.

Ça parait complètement évident, dit comme ça, mais ça arrive de passer à côté BIEN plus souvent qu’on croit. Et quand on travaille avec des variables que l’on a moins l’habitude de manipuler que… celles présentées en exemple, alors on peut obtenir des interprétations aussi absurdes que

L’humain moyen a un testicule.

Au sens très large, un biais est “une démarche ou un procédé qui engendre des erreurs dans les résultats d’une étude” (Wikipédia encore).

Ainsi, la non prise en compte des interactions dans un modèle statistique est source de biais.

Pour pas être baisé, heuuuu NON, biaisé : n’oubliez pas d’écrire vos interactions (vous savez : ~ A * B, plutôt que ~ A + B) avant d’interpréter les résultats de vos modèles !

Source de l’illustration : peut-être https://www.cafepress.co.uk/profile/jovialjim