En investigación aplicada es frecuente estimar modelos de regresión que incorporan efectos de interacción a fin de evaluar potenciales efectos sinérgicos o moderadores entre las variables. Sin embargo, cuando los predictores tienen una correlación diferente de cero, efectos no lineales que no corresponden a una interacción podrían ser detectados espuriamente como un efecto de moderación.