品牌型号：HP Laptop 15

软件版本：SPSS Statistics27

系统：Windows 10

今天要给大家介绍的内容是统计学中的—交互效应。在 SPSS方差分析中，交互效应是指两个或多个变量之间的相互影响对因变量产生的显著效应。下面就来为大家介绍一下SPSS方差分析交互作用显著的原因， SPSS方差分析交互作用分析结果的解读，看看这些变量之间具体是怎么影响的。

一、SPSS方差分析交互作用显著的原因

一般来说，变量之间存在实际关联、样本之间存在差异、变量之间存在非线性关系等等都会导致SPSS方差分析中交互作用比较显著。

1、变量之间存在实际关联

是指在两个或多个变量之间存在一定的关系。例如在分析农作物产量的影响因素时，施肥和灌溉这两个变量之间存在着一定的关联，同时进行施肥和灌溉会让农作物产量有明显提升，但仅单独施肥或单独灌溉时，农作物的产量提升并不明显，这就说明了施肥和灌溉之间交互作用显著。

2、样本之间存在差异

指的是样本在不同自变量水平组合下的特征差异较大，就可能会导致交互作用显著。比如在研究植物生长时，植物在使用有机肥料每天8小时光照、每天光照4小时和每天光照2小时的情况下，特征差异就比较大，这说明有机肥料和光照时长这两个自变量对植物生长的影响方面有显著的交互作用。

3、变量之间存在非线性

指的是自变量与因变量之间存在着非线性关系，当进行方差分析时，这种非线性关系就会通过交互作用的形式表现出来。一般来说，在研究温度与反应时间对化学反应转化率的影响时，温度和反应时间可能是非线性关系，在一定范围内，二者的相互作用对化学反应转化率的交互影响较为明显。

二、SPSS方差分析交互作用分析结果解读

下面我们将通过一组学生考试成绩，带大家了解一下如何在SPSS中进行双因素方差分析以及方差分析交互作用分析结果解读。

1、将数据导入至SPSS中后，点击菜单栏中的【分析】-【一般线性模型】-【单变量】按钮，打开单变量对话框。

2、在单变量面板中，将图中的【数学成绩】作为因变量导入至因变量框中，把【班级】和【教学方法】作为固定因子，移动至固定因子框中。

3、点击面板中的【模型】按钮，将指定模型为：全因子，点击【继续】按钮。

4、点击【事后比较】选项，将【因子】框中的班级和教学方法移动至【下列各项的事后检验】框中。

5、回到单变量面板后，再点击【选项】按钮，在选项对话框中，勾选描述统计、效应量估计、方差齐性检验等选项。

6、在单变量面板中点击【确定】，SPSS就会根据我们的设置输出方差分析的结果。从图5中的主体间效应检验表中，我们可以看出班级的显著性为0.002，小于0.05，说明班级对学生的数学成绩有显著影响；教学方法的显著性为0.56，大于0.05，说明教学方法对学生的数学成绩没有显著影响；班级*教学方法的显著性为0.309，大于0.05，说明这组数据中班级*教学方法对学生的数学成绩没有显著影响，说明班级*教学方法交互作用不显著。

以上就是关于对SPSS方差分析交互作用显著的原因，SPSS方差分析交互作用分析结果解读的全部内容，大家在进行方差分析之前，一定要先明确方差分析所要解决的问题，以及方差分析对变量类型的要求，熟练掌握多因素方差分析的操作步骤，这样在做分析的过程中，才能得到更准确的数据。

作者：EON