本文探讨了多因子方差分析中因子交互作用的重要性。以头孢药物为例，说明性别与剂量间的交互作用影响疗效。在方差分析中，是否包含交互项取决于因素间的影响是否独立。交互项的显著性可通过统计检验决定。文章还介绍了方差分析中的解释变量类型，包括研究变量、控制变量、调节变量和中介变量，并提到了因子交互作用的等级。
多因子方差分析的因子交互作用可以这样理解，比如经常吃的消炎药头孢，通常会认为服用三片要比服用一片效果好，但经过实际验证测试发现，男女之间用药效果并不相同。对于男性而言，吃三片的效果好些，而对女性而言，吃一片效果要更好。这种情况下，头炮剂量和性别之间便产生了了交互作用。
多因子方差分析中，当交互作用存在时，单纯去研究某个因素的作用已没有意义，需要分别探讨这个变量在另一个因素不同水平上的作用模式。
有无交互项对方差分析构成的影响
多因子方差分析可以理解为下图的形式，即模型中，工资是由基准值、受教育程度、性别、受教育程度与性别的交互作用 以及未解释的变量 等几部分构成，这其中便涉及到
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