了解和解释交互作用图您好，
我对交互作用的交互关系图的解释有一个疑问，对于响应模型，交互作用关系图具有统计显着性（在95％置信水平下）。
以下是互动资料的屏幕截图，突出显示了p值小于0.05的活动互动。
在最后一列的两个交互图中，线条几乎匹配，从我的角度来看，这表明交互作用较弱。 最后一行中的两个交互图显示了相同因素之间的交互（交换了因素），并不表示任何类型的交互。 因此，可以安全地得出结论，这些相互作用实际上并不重要，因此可以从模型中删除吗？ 另外，这就是为什么我在最后一行的图中看不到交互作用吗？
我会很感激你的想法。
美国能源部图形回复：理解和解释交互作用图我同意最后一列中的图表明交互作用很小。 但是，这可能仍然很重要，因为我不了解系统的噪音。 因此，尽管这种相互作用很小，但由于它必须大于系统测得的噪声，因此它可能仍然与您有关。 对您来说仍然重要吗？ 这些差异的大小是否值得注意（在做出决定时不要忘记y轴的比例）。 这些线几乎彼此重叠，因为那些因素（过滤压力和胍浓度）没有太大的主要影响。
最后一行中的图形告诉我的是同一件事，只是这些行距很远，因为蛋白质负载的确有很大的主要作用。
图中具有灰色外观的单元格将变灰，因为该交互项当前不在模型中。
最终，不要混淆统计意义和实际意义。 您可以使用统计信息（p值）来指导您-它们不会为您做出决定。
回复：理解和解释交互作用图@Dan_Obermiller非常感谢您的回答。 我非常同意您的看法，蛋白质负载量对过滤压力和胍浓度有很大的影响。 当我从模型中删除这些交互项时，我发现实验数据的拟合没有显着变化。 从我的角度来看，它们实际上并不重要。
回复：理解和解释交互作用图加到@Dan_Obermiller的解释，我想说的是“统计意义”与“强”或“重要”不同。
