在AMOS中建模时，如果你想研究自变量IV1与IV2及其交互效应对因变量的影响，通常建议将主效应和交互效应放在同一个结构方程模型（SEM）中进行分析。这样做的原因有以下几点：
1. **全面性**：将主效应和交互效应同时包含在一个模型中可以更全面地理解自变量对因变量的综合影响。
2. **统计控制**：在同一个模型中考虑所有可能的影响，可以帮助你更好地控制其他因素的潜在影响，从而提高模型的解释力和准确性。
3. **模型比较**：在AMOS等软件中，通过同时包含主效应与交互效应，可以进行模型适配度检验（如χ测试、RMSEA、CFI等），帮助判断模型是否合理地拟合数据。如果只分别分析，将难以直接比较模型的适配性。
因此，在你的2x2实验设计下，建议你构建一个包含IV1、IV2以及它们交互项（IV1*IV2）影响因变量的单一模型进行分析。这不仅可以评估各自的影响程度，还可以探究IV1与IV2之间的相互作用如何改变其对结果的影响模式。
在绘制图时，请确保正确表示各效应路径，包括自变量到因变量的直接路径以及交互项的路径。对于交互项，你可能需要通过创建一个新变量（比如计算IV1*IV2）来表示，并将其作为一个新的预测因子加入模型中。这样，AMOS将能够估计并报告所有相关系数和显著性测试结果。
总之，在AMOS或任何统计软件中，合理地构建包含主效应与交互效应的综合模型是分析复杂数据关系的关键步骤。
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