统计学的交互作用的是什么意思？

统计学的交互作用是指一个因素各个水平之间反应量的差异随其他因素的不同水平而发生变化的现象。它的存在说明同时研究的若干因素的效应非独立。交互作用的效应可度量一个因素不同水平的效应变化依赖于另一个或几个因素的水平的程度。

当交互作用存在时，单纯研究某个因素的作用没有意义，必须分别探讨另一个因素不同水平上该因素的作用模式。若所有实验设计的单元格内都只有一个影响因素时，则无法衡量自变量之间的交互作用。

扩展资料：

交互作用的应用——方差分析

方差分析主要用于分析因素间的交互作用。一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平等。

方差分析在可比较的数组中，把数据间的总的“变差”按各指定的变差来源进行分解。对变差的度量，采用离差平方和。方差分析方法从总离差平方和分解出可追溯到指定来源的部分离差平方和，这是一个很重要的思想。

经过方差分析若拒绝了检验假设，只能说明多个样本总体均值不相等或不全相等。若要得到各组均值间更详细的信息，应在方差分析的基础上进行多个样本均值的两两比较。

参考资料来源：百度百科-交互作用

在双因素方差分析或者多因素方差分析中，你致力于研究因素A和因素B对你的实验对象Y产生的影响时，单独用因素A和因素B作用于你的实验Y，可以得出因素A和因素B对Y产生的独立影像。但你同时将因素A和因素B作用于Y时，可能由于因素A和因素B之间还回有一些“化学反应”，导致其影像结果和单独作用时影响结果有差异，这种现象，就表明因素A和因素B之间产生了交互作用。