理解和解釋交互圖你好，
我有一個關於交互作用圖的解釋的問題，這些交互作用被認為對於反應模型具有統計顯著性（95% 置信水準）。
下面是互動設定檔的螢幕截圖，突出顯示了 p 值小於 0.05 的活躍互動。
在最後一列的兩個交互圖中，線條幾乎匹配，從我的角度來看，這表明交互作用很弱。 最後一行中的兩個交互作用圖顯示了相同因子之間的交互作用（交換了因子），但並未顯示任何類型的交互作用。 因此，是否可以安全地得出這樣的結論：交互作用實際上並不重要，因此可以從模型中刪除？ 另外，這就是為什麼我在最後一行的圖表中看不到交互作用的原因嗎？
我會很感激你的想法。
資料混合與清理回覆：理解和解釋互動圖添加到@丹_奧伯米勒的解釋，我想說“統計顯著性”與“強”或“重要”不同。
回覆：理解和解釋互動圖@丹_奧伯米勒非常感謝您的回答。 我強烈同意您的觀點，即蛋白質負荷對過濾壓力和胍濃度有很大的主效應。 當我從模型中刪除這些交互項時，我沒有看到實驗數據的擬合有顯著變化。 從我的角度來看，它們沒有實際意義。
回覆：理解和解釋互動圖我同意最後一列中的圖表明存在小的相互作用。 然而，它仍然可能很重要，因為我不了解系統的噪音。 因此，儘管這種相互作用很小，但它可能仍然與您相關，因為它必須大於系統的測量雜訊。 它對你來說還重要嗎？ 這些差異的大小是否值得注意（在做出決定時不要忘記 y 軸的比例）。 這些線幾乎彼此重疊，因為這些因素（過濾壓力和胍濃度）沒有太大的主要影響。
最後一行的圖表告訴我同樣的事情，只是這些線相距很遠，因為蛋白質負荷確實有很大的主效應。
圖中外觀呈灰色的單元格呈灰色，因為該交互作用項目前不在模型中。
最後，不要將統計顯著性與實際顯著性混為一談。 您使用統計數據（p 值）來指導您——它們不會為您做出決定。
