当存在高阶交互时，并不是说低阶交互或主效应是完全无法解释的。就是他们的解释是合格的。例如，A 的主效应只是意味着总体上，在您选择的 IV 范围内，A 的水平不同；但是差异的大小或可能的方向确实会因其他变量而异。因此，并非完全无法解释，只是合格。通过对数据的研究，您可能会发现您确实相信总体上存在主要影响，只是幅度不同。或者，您可能会发现主效应仅在有限的条件范围内存在。

在您的情况下，您有一个 AxB 交互，并且交互的大小取决于 C。方向可能也是如此，但这相对不太可能。您拥有的 AxB 交互建议如何检查这三种方式。制作 2 个 2x2 AxB 交互作用图，每个 C 级别一个。您的 3 向交互作用告诉您，这两个交互作用图的差异值得注意。

您可能想要运行两个 2 路 AxB ANOVA，一个用于 C 变量的每个级别。该方法将让您查看不受三向交互影响的“简单”双向交互效果。由于存在统计上显着的 3 向交互，我们预计两个简单的 2 向交互看起来不会相同。