1.单独效应：其他水平固定，同一因素不同水平间的差别（单独由某一因素产生的效应，比如单独由CBT导致抑郁改善的多少，时间固定在1周）。

2.主效应：一个自变量的主效应显著，意味着该自变量的各个水平在其它自变量的所有水平上的平均数存在差异，比如，在自变量A和自变量B构成的2×2析因设计中，如果A的主效应显著，那就意味着A1在B1和B2水平下的平均数与A2在B1和B2水平下的平均数存在显著性差异。

3.交互效应：单独效应随另一因素变化（CBT在第一周产生的和第二周产生的这种抑郁改善量是否相等，如果相等，则无交互作用，两条线也是平行的，反之则有交互，两条线相交，因为其各时间点上的改变量不同，线的斜率也变化了）。

交互效应，则是反映两个或两个以上自变量相互依赖、相互制约，共同对因变量的变化发生影响。换句话说，如果一个自变量对因变量的影响效应会因另一个自变量的水平不同而有所不同，则我们说这两个变量之间具有交互效应。

1.单独效应：其他水平固定，同一因素不同水平间的差别（单独由某一因素产生的效应，比如单独由CBT导致抑郁改善的多少，时间固定在1周）。

2.主效应：一个自变量的主效应显著，意味着该自变量的各个水平在其它自变量的所有水平上的平均数存在差异，比如，在自变量A和自变量B构成的2×2析因设计中，如果A的主效应显著，那就意味着A1在B1和B2水平下的平均数与A2在B1和B2水平下的平均数存在显著性差异。

3.交互效应：单独效应随另一因素变化（CBT在第一周产生的和第二周产生的这种抑郁改善量是否相等，如果相等，则无交互作用，两条线也是平行的，反之则有交互，两条线相交，因为其各时间点上的改变量不同，线的斜率也变化了）。

交互效应，则是反映两个或两个以上自变量相互依赖、相互制约，共同对因变量的变化发生影响。换句话说，如果一个自变量对因变量的影响效应会因另一个自变量的水平不同而有所不同，则我们说这两个变量之间具有交互效应。

交互效应估计值怎么算如下：

交互效应估计值是指在统计学中，衡量两个或多个变量之间交互作用大小的指标。交互效应可以理解为在一个模型中，某个变量的影响对于另一个变量的不同水平有所不同。一般来说，交互效应可以通过计算交互项的系数或者估计交互作用的大小来估计。

计算交互效应估计值的方法因数据类型和分析方法而异。下面介绍几种常用的计算交互效应的方法：

线性回归模型：在线性回归模型中，可以通过引入交互项来估计交互效应。具体方法是将交互项的系数乘以其对应的自变量的系数，得到交互效应的估计值。例如，如果一个模型的方程为y= a+ b1x1+ b2x2+ b3x1*x2，其中x1和x2为两个自变量，b3为交互项的系数，那么交互效应的估计值为b3* x1* x2。

ANOVA：在ANOVA中，交互效应可以通过计算组间差异的平均值来估计。具体方法是计算各组的平均数，并计算不同水平组合间的差异。这些差异可以表示一个因素（或因素组合）的影响，如果差异较大则表明该因素对结果影响显著，否则则不显著。

Logistic回归模型：在Logistic回归模型中，交互效应可以通过计算比值比（odds ratio）来估计。具体方法是计算不同水平组合之间的比值比，这些比值比可以表示一个因素（或因素组合）对于结果的影响程度。如果比值比大于1则表明该因素对结果影响较大，否则则较小。

总之，计算交互效应的方法有很多种，不同的方法适用于不同的数据类型和分析需求。因此，在选择计算方法时需要根据具体情况进行选择。

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