ロジスティック回帰などの統計の予測モデルにある「変数重要度」にて、下記のように有意でない変数の間に有意な変数があり、順番が交差してしまうことがあります。
変数重要度はその変数があった時にモデルの予測精度がどれだけ落ちるのかをもとに重要度を計算しており、有意かどうかは別に仮説検定を行なっています。
例えば、昨年の研修受講回数は、目的変数の説明能力はそこまで高くはないが、何らかの関係があるという解釈ができます。
ストックオプションのように重要度は昨年の研修受講回数よりも高いが有意ではないと解釈ができます。
しかし、このように有意かどうかの順番が交差してしまうくらいの重要度であれば、あまりどちらの変数も予測に役立っていないことの方が多いです。
変数重要度については下記のセミナーでも詳しく紹介しておりますので、そちらもご参照ください。