Descripción: El modelo no aditivo es un enfoque estadístico que se utiliza para analizar la interacción entre múltiples variables. A diferencia de los modelos aditivos, donde se asume que el efecto total de las variables es simplemente la suma de sus efectos individuales, en un modelo no aditivo se reconoce que las variables pueden interactuar de maneras complejas, generando efectos que no son lineales ni simplemente acumulativos. Este tipo de modelo permite capturar relaciones más realistas en los datos, donde el impacto de una variable puede depender del nivel de otra. Por ejemplo, en un estudio sobre el rendimiento académico, el efecto del tiempo de estudio y la calidad del sueño puede no ser simplemente la suma de sus contribuciones individuales, sino que su interacción puede influir de manera significativa en el resultado. Los modelos no aditivos son esenciales en campos como la biología, la economía y la psicología, donde las interacciones entre variables son comunes y relevantes para entender fenómenos complejos. Al utilizar técnicas como la regresión polinómica, los modelos de efectos mixtos o los modelos de aprendizaje automático, los investigadores pueden obtener una visión más profunda y precisa de los datos, lo que les permite hacer predicciones más informadas y tomar decisiones basadas en evidencia.
