Von einem Interaktionseffekt spricht man allgemein, wenn der Effekt einer Variablen von der Ausprägung einer anderen Variablen abhängig ist.
Im Kontext einer zweifaktoriellen ANOVA könnte sich etwa zeigen, dass die Dosierung eines bestimmten Medikaments (Faktor A mit den Faktorstufen gering, mittel und hoch) signifikant unterschiedliche Auswirkungen hat, je nachdem ob der Patient männlich oder weiblich ist (Faktor B).
Es würde sich dann um einen Interaktionseffekt zwischen Dosierung (Faktor A) und Geschlecht (Faktor B) handeln.
Liegen bei mehrfaktoriellen ANOVAs Interaktionseffekte vor, sollten die entsprechenden Haupteffekte natürlich „mit Vorsicht“ oder gar nicht interpretiert werden.
Läge in dem Beispiel von eben etwa neben der Interaktion auch ein Haupteffekt der Dosierung vor, dann sollte dieser also nicht allgemein interpretiert werden (z. B. „Je höher die Dosierung, desto höher der Therapieerfolg“), da der Effekt unterschiedlich ausfällt, je nachdem, ob der Patient männlich oder weiblich ist.
Signifikante Interaktionseffekte sollten also priorisiert interpretiert werden.