Interakcja zmiennych – występuje wtedy, gdy związek jednej zmiennej niezależnej ze zmienną zależną zależy od poziomu innej zmiennej niezależnej. Oznacza to, że efekt danego czynnika nie jest stały we wszystkich warunkach.  Interakcja oznacza, że wpływ jednej zmiennej niezależnej na zmienną zależną zmienia się w zależności od poziomu drugiej zmiennej niezależnej. 

Przykładowo, w wieloczynnikowej analizie wariancji możemy sprawdzać, czy dieta i aktywność fizyczna są związane z utratą masy ciała. Sam efekt diety może być niewielki u osób, które nie ćwiczą, ale wyraźny u osób regularnie podejmujących aktywność fizyczną. W takim przypadku wpływ diety zależy od poziomu drugiego czynnika, czyli aktywności fizycznej.  Istotna interakcja wskazuje, że nie wystarczy analizować osobno efektów poszczególnych zmiennych – należy uwzględnić sposób, w jaki działają one łącznie.  W analizie wariancji taki wynik określa się jako efekt interakcji.

Interakcje można jednak badać również w innych modelach statystycznych. W regresji liniowej interakcję reprezentuje zwykle iloczyn dwóch predyktorów, np. X × W. Jeżeli współczynnik tego składnika jest istotny statystycznie, oznacza to, że nachylenie zależności między X i zmienną zależną różni się w zależności od poziomu W. Analiza moderacji jest w praktyce szczególnym przypadkiem analizy interakcji, w którym sprawdza się, czy siła lub kierunek związku X z Y zależy od moderatora.

Do najczęściej stosowanych metod badania interakcji należą wieloczynnikowa ANOVA, regresja z członem interakcyjnym oraz analiza moderacji. Po wykryciu istotnej interakcji warto dodatkowo przeanalizować efekty proste lub nachylenia proste, aby określić, na których poziomach drugiej zmiennej badany efekt jest najsilniejszy, słabszy lub nie występuje.