我不确定你打算测试什么，但看看你的第一张图表似乎很清楚。通常有颜色的影响，但在左侧和较大的偏移处它会消失。

我猜你想测试颜色的所有影响，看看它们在哪里显着，在哪里不显着。如果您发现它们都很重要或全部不重要，那么它不会比您的互动提供更多信息（并且互动与此类发现无关）。如果您发现有些是，有些不是，它不会测试您的交互，因为显着和不显着之间的差异本身并不显着。

我想您可以尝试探索有关模式差异的其他内容，但是鉴于偏移量似乎是一个连续变量，如果它正在做任何事情，它应该具有一些明确的功能两侧将是您想要去的地方。

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对您的交互的解释是颜色和边的效果是一致的，直到偏移量 4 和 5，其中颜色的效果只存在于其中一侧。这只是根据您的假设对我之前所说的内容的重铸。

请记住，您必须在事后或计划的对比中测试什么才能真正证明这一点。仅在大偏移处找到效果是无用的，因为颜色本身与侧面相互作用；因此，您必须显示它与偏移量交互以显示它们也有效果。这就是你的方差分析告诉你的。这已经是您想要的计划对比。还有什么其他东西可以使这种互动发生吗？你还需要解释什么吗？

如果您在 4 和 5 处进行 ANOVA，您可能不会得到与偏移量的交互作用，只有颜色和侧面之间的交互作用，这将大大减少您想说的话的证据，而不是更多。

请记住，互动是有意义的。在考虑进一步的统计测试之前，请查看您的数据并弄清楚它们的含义。如果它们相对清晰，就像在这种情况下一样，那么你就完成了。

回答最后一个问题：在每个偏移处，计算每个主题的颜色 x 侧交互对比度分数，并对均值进行 t 检验。那么你所需要担心的就是调整多样性。我认为逐步的 Bonferroni 就足够了，但其他人可能会有不同的想法。

转念一想，还有其他事情要担心。发现双向相互作用在一个偏移量处显着，而在另一个偏移量处不显着，这本身并不能证明两个偏移量具有不同的双向相互作用是合理的。为此，您需要测试并拒绝涉及这两个偏移的 2 x 2 x 2 三向交互。这意味着还要进行 10 次测试。总体 2 x 2 x 5 三向交互作用显着这一事实仅意味着五种双向交互作用的某些对比是显着的。这里的逻辑与单向设计中的逻辑非常相似，在这种设计中，整体测试很重要，您想知道哪种方法与其他方法不同。

一般来说，当存在显着的非可加性（“相互作用”）时，主效应和低阶相互作用就不那么重要了。我通常发现，当我们梳理出三因素交互作用时，低阶效应中发生的大部分事情都已得到解释。

我（暂时）同意你对第二组图的分析。第一组中存在相同的模式，但并不那么明显。但是，正如你所问的，如何展示这一点？您可以通过单自由度对比来展示这一点。在这种情况下，过度参数化的模型（例如您安装的效果模型）是一种真正的痛苦。

我会做的是以下几点：

1. 将模型重新拟合为RT ~ 0 + Color*Side*Offset;
2. 在另一张纸上，布置模型中的 20 个单元格；
3. 使用 Helmert 序列从 0 偏移开始，定义 Color MainEffect Contrast、Side Main Effect Contrast 和 Offset Main Effect Contrasts；
4. 使用这些主效应对比来推导出颜色 x 边 x 偏移交互的四个自由度；
5. 进行 F 检验的升压序列，以查看非可加性在何处变得显着。

不，实际上我会使用 SAS 做同样的事情，因为我了解 SAS 如何处理线性模型比我更了解 R。