當我們只有一個因子的時候，我們不需要去擔心因子間交叉(crossing)或套疊(nesting)的區別。但當我們有兩個以上的因子時，分辨因子間的關係就非常重要，因為這會影響我們對於資料的分析。
當兩個因子交叉的時候，不論是在A因子中的每一個類別，都可以在B因子中每一個類別同時出現。換句話說，每一種來自兩個因子可能的組合都會出現於我們的觀察值中。
倘若一個因子套疊於(nested within)另一個因子之中，若其出現在第一個因子中，則不會出現在其它因子中。同理，觀察值若出現在第二個因子中，則我們知道會有另一個觀察值出現在第一個因子中。所有的組合不會同時出現。
當兩個因子交叉時，就可以計算交互作用；如果彼此套疊，則會因為沒有同時出現的組合，而無法進行如此動作。
將兩個因子以列聯表(cross tabulation)呈現時，就可以知道彼此的關係是交叉或套疊了。
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