SPSS中进行交互作用分析通常指的是在回归分析或多变量方差分析（ANOVA）中考察自变量之间的交互效应。以下是使用SPSS进行交互作用分析的步骤：

1. 数据准备

• 确保数据集是干净的，没有缺失值或错误数据。
• 如果您的自变量是类别变量，可能需要将其转换为哑变量（dummy variables）。

2. 进行回归分析（以回归分析为例）

• 打开SPSS，加载数据集。
• 选择“分析”菜单中的“回归”选项，然后选择“线性”或“分层”（依据您的需求）。

3. 指定模型

• 在“线性回归”对话框中，将因变量放入“因变量”框中。
• 将主效应自变量（即您认为影响因变量的主要因素）放入“自变量”框中。
• 如果您要进行交互作用分析，接下来需要创建交互项。

4. 创建交互项

• 在“自变量”框中，点击“交互”按钮。
• 选择您想要创建交互作用的变量，并点击“下一步”。
• 按照提示完成交互项的创建，并确保选中“全交互模型”或手动选择特定的交互项。

5. 运行分析

• 完成所有设置后，点击“确定”运行分析。

6. 解释结果

• 在输出结果中，查找交互项的系数（coef.）和显著性（Sig.）。
• 如果交互项的显著性水平低于您选择的显著性水平（通常是0.05），则可以认为存在显著的交互作用。
• 交互作用的意义需要结合实际研究背景进行解释。

以下是详细步骤：

步骤1-3：打开线性回归对话框

分析 -> 回归 -> 线性...

步骤4：创建交互项

• 在“自变量”框中，选择A变量和C变量，然后点击“交互”。
• 在弹出的对话框中，选择B变量，点击“添加”。
• 这将创建ABC的交互项。

步骤5：运行分析

• 确认所有设置无误后，点击“确定”。

步骤6：解释结果

• 在输出结果中，找到“系数”表格。
• 查看交互项（如ABC）的系数和显著性。
• 如果显著性Sig. < 0.05，则认为交互作用显著。

需要注意的是，交互作用分析的前提是您的主效应变量本身是显著的，且模型满足线性回归的基本假设。在解释交互作用时，应考虑实际情境，并可能需要通过简单效应分析或斜率分析来进一步探索交互作用的本质。