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當高階交互顯著時如何解釋低階交互？
在存在顯著的高階交互效應的情況下，我對低階交互項的解釋有疑問。
假設我有一個 2（因子)2（因數)2（因數）設計最高階交互（) 是顯著的，並且是一個低階交互項 () 也很重要。是否顯著交互呈現無法解釋的交互（很像在存在顯著交互的情況下如何使主要影響變得無法解釋）？
在這種情況下，我是否應該運行一組事後/計劃比較來檢查不同條件的不同之處？
當存在高階交互時，並不是說低階交互或主效應是完全無法解釋的。就是他們的解釋是合格的。例如，A 的主效應只是意味著總體上，在您選擇的 IV 範圍內，A 的水平不同；但是差異的大小或可能的方向確實會因其他變量而異。因此，並非完全無法解釋，只是合格。通過對數據的研究，您可能會發現您確實相信總體上存在主要影響，只是幅度不同。或者，您可能會發現主效應僅在有限的條件範圍內存在。
在您的情況下，您有一個 AxB 交互，並且交互的大小取決於 C。方向可能也是如此，但這相對不太可能。您擁有的 AxB 交互建議如何檢查這三種方式。製作 2 個 2x2 AxB 交互作用圖，每個 C 級別一個。您的 3 向交互作用告訴您，這兩個交互作用圖的差異值得注意。