What you read is correct. If the in

What you read is correct. If the interaction is significant, interpreting either main effect, whether significant or not, is basically pointless (and misleading). The reason is that when A and B are involved in an interaction, the coefficient for A is the effect of A when B=0; in other words, the effect is conditional on the value of B, and is not a main effect. Similarly, the coefficient for B is the effect of B when A=0.

The fact that A is significant merely means that A has an effect when B=0. Similarly, the fact that B is not significant merely means that B doesn't have an effect when A=0, though it probably does have an effect for other values of A; this is precisely why the interaction is significant.

What you would need to do is look at simple slopes, which shows the significance of the A effect as a function of the B variable. You need to determine at which values of B does A have an effect, and vice-versa. Kris Preacher provides an online tool to decompose 2-way interactions in linear mixed models.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สิ่งที่คุณอ่านถูกต้อง หากการทำงานร่วมกันอย่างมีนัยสำคัญคือการตีความทั้งผลกระทบหลักไม่ว่าจะเป็นอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่นั้นเป็นไม่มีจุดหมาย (และทำให้เข้าใจผิด) เหตุผลก็คือว่าเมื่อ A และ B มีส่วนร่วมในการทำงานร่วมกันค่าสัมประสิทธิ์สำหรับเป็นผลของเมื่อ B = 0; ในคำอื่น ๆ ที่มีผลบังคับใช้เป็นเงื่อนไขเกี่ยวกับคุณค่าของ B และไม่ได้เป็นผลกระทบหลัก ในทำนองเดียวกันค่าสัมประสิทธิ์ของ B เป็นผลของ B เมื่อ = 0. ความจริงที่ว่ามีความสำคัญเพียงหมายความว่ามีผลเมื่อ B = 0 ในทำนองเดียวกันความจริงที่ว่าบีไม่สำคัญเพียงหมายความว่าบีไม่ได้มีผลเมื่อ = 0 แต่มันอาจจะมีผลกระทบต่อค่าอื่น ๆ ; นี้คือเหตุผลที่แม่นยำปฏิสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญ. สิ่งที่คุณจะต้องทำคือการมองไปที่เนินเขาที่เรียบง่ายซึ่งแสดงให้เห็นความสำคัญของผลกระทบที่เป็นหน้าที่ของตัวแปร B คุณจำเป็นต้องตรวจสอบที่มีค่าของ B ไม่ได้มีผลกระทบและในทางกลับกัน พระคริสมีเครื่องมือออนไลน์ในการย่อยสลายการโต้ตอบ 2 ทางในรูปแบบผสมเชิงเส้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สิ่งที่คุณอ่านที่ถูกต้อง ถ้าปฏิสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญ การตีความให้หลักผล ไม่ว่าจะสำคัญหรือไม่ โดยทั่วไปไม่มีจุดหมาย ( และเข้าใจ ) เหตุผลก็คือ เมื่อ A และ B จะเกี่ยวข้องกับการปฏิสัมพันธ์แบบสําหรับเป็น Effect ของเมื่อ b = 0 ; ในคำอื่น ๆผลจะขึ้นอยู่กับค่าของ B และไม่มีผลเป็นหลัก ในทํานองเดียวกันค่า b คือผลของ B เมื่อ = 0 =

ความจริงที่สำคัญเพียงแค่หมายความ ว่า มี ผล เมื่อ b = 0 ส่วนที่ว่า B ไม่สําคัญเพียงหมายความว่า B ไม่มีผลเมื่อ = 0 , ถึงแม้ว่ามันอาจจะได้ผลสำหรับค่าอื่น ๆของ นี่คือเหตุผลที่การปฏิสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญ

สิ่งที่คุณจะต้องทำ คือ มองลาดง่ายซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสำคัญของผลกระทบที่เป็นฟังก์ชันของตัวแปร b . คุณต้องการหาที่ค่าของ b จะได้ผล และในทางกลับกัน คริสนั้นมีเครื่องมือออนไลน์ที่จะย่อยสลายแบบปฏิสัมพันธ์ในรูปแบบผสมเชิงเส้น