要给出具有主效应和交互作用项的模型的边际测试的解决方法，需要使用适当的统计软件或编程语言来执行分析。下面是使用R语言中的adonis2函数进行边际测试的示例代码：

# 安装和加载所需的包
install.packages("vegan")
library(vegan)

# 创建示例数据框
data <- data.frame(
  Response = c(1, 2, 3, 4, 5, 6),
  Factor1 = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
  Factor2 = c("X", "Y", "X", "Y", "X", "Y")
)

# 执行adonis2分析
model <- adonis2(Response ~ Factor1 * Factor2, data)

# 输出边际测试结果
marginal.test(model)

上述示例代码中，首先安装并加载了vegan包，该包提供了执行生态学和环境分析的功能。然后，创建了一个示例数据框，其中包含了一个响应变量（Response）和两个因子变量（Factor1和Factor2）。接下来，使用adonis2函数执行了一个多元方差分析，其中响应变量被因子1和因子2及其交互作用所解释。

最后，使用marginal.test函数输出了边际测试的结果。这将显示每个因子和交互作用对响应变量的显著性影响。

请注意，上述示例中的变量和数据仅供演示目的。您需要根据自己的数据和研究设计进行相应的修改。