Это потому, что когда вы выполняете односторонний анализ одного фактора, вы оставляете дисперсию взаимодействия и степени свободы в остатках. Это также будет верно, если вы делаете аддитивную модель без взаимодействий. Посмотрите на суммы квадратов двух ANOVA. СС для эффекта всегда должен говорить то же самое, но дисперсия для остатков возрастает в одном направлении. Это не всегда гарантирует, что добавление взаимодействия уменьшает ваш эффект, потому что степени свободы, удаленные взаимодействием, могут не компенсировать изменчивость.
Конечно, без примера вашей конкретной проблемы трудно сказать, что еще происходит. У вас могут возникнуть другие проблемы, связанные с тем, что он не идеально пересекается, неравномерное число N и множественная выборка, когда вы должны агрегировать при удалении факторов.