检验两个变量之间的互补性，可以考虑使用交互项分析。具体步骤如下：

1. 在你的回归模型中加入两个变量的乘积项，即 a*b。例如，如果你原本的模型是 Y = β0 + β1a + β2b + ε，那么修改后的模型为 Y = β0 + β1a + β2b + β3ab + ε。

2. 检查β3（交互项系数）的统计显著性。如果β3显著为正，这表明 a 和 b 之间存在互补关系。即 a 的增加不仅不会导致 b 减少，反而会促进 b 的增加。

3. 可以通过绘制散点图来直观展示这种互补性，一个变量在X轴上，另一个在Y轴上，第三个维度表示交互项（a*b）。如果观察到随着 a 增加，b 也在增加，并且 a 和 b 的乘积也整体为正，那么这进一步支持了互补性的结论。

请注意，这种方法假设你的数据满足线性回归的基本假设，如独立性、同方差性和正态性。在实际操作中，根据数据的特性和研究问题的具体情况，可能需要进行适当的变量转换或模型选择。

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