三因素交互作用意味着两个因素 (A * B) 之间的交互作用在第三个因素 (C) 的水平上是不同的。如果 A * B 的交互作用在 C 的级别之间差异很大，那么双向交互作用 A * B 不应该显得那么显着听起来是合理的。这可能是您的数据的情况。

换句话说：只有当因素 A 和 B 在因素 C 的水平之间相互作用的方式为相似的。

因此，使用表格或适当的错误图表来可视化 A、B 的交互在 C 级别之间不同的方式，并尝试解释这些发现。

如果您想强调您会注意到的差异，那么您可以应用标准统计方法（t 检验、Kruskal Wallis 等）并通过统计检验确认差异。请记住，在这种情况下，最好对拒绝级别进行 Bonferroni 校正。

三因素方差分析用于确定连续因变量上的三个自变量之间是否存在交互作用（如果其中一个变量的作用因另一个变量的水平而不同，则自变量会相互作用）。

因此，您只会对 ABC 的显着性值感兴趣。如果它很重要，您将报告存在 3 向交互作用，这意味着至少有一个 2 向交互作用在第三个自变量中发生变化。如果 ABC 不显着，则最好应用 2-way ANOVA。

因为当交互作用存在时，这意味着对主要作用或潜在的较低层次交互作用的解释是不完整的或具有误导性的。因此，A、B、C、AB、BC、A*C 的意义并不重要。