具有主要組件的線性混合模型你好，
我想問兩個問題。
首先，使用帶有主成分的線性混合模型是否常見？我檢查了一些例子，發現它們非常有限。
我有相同的參與者（成千上萬的人）經歷了不同的條件，我想看看哪些條件對參與者行為更有效（行為被收集為一個比例變量）。由於我有許多不同的條件（數字和尺度），我首先進行相關分析以排除大多數相關結果，然後找到主要成分來定義更有效的因素。現在由於我有相同的參與者，我使用線性混合模型並將參與者添加為隨機因素。這些步驟有意義嗎？
而且，由於我有成千上萬的參與者，我收到了JMP的警告，稱“超出了46.340參數限制”。我想隨機因素太多了，無法進行分析，但我怎樣才能運行這些數據？有任何想法嗎？
謝謝。
Re：具有主要成分的線性混合模型那麼參與者不是最低級別的隨機化？也就是說，現在模型中的錯誤（殘差）是多少？
Re：具有主要成分的線性混合模型實際上，我相信它是。我選擇參與者的ID並將其作為隨機效果添加（因為他們針對不同的條件重複練習，並且我有不同條件的相同參與者的結果）並且我想看到整體情況並且了解哪個條件更難/更容易。
因此，例如，正如您在圖像中看到的那樣，其中一個參與者嘗試了6種不同的條件，有些嘗試了6種不同的條件。我把所有這些都放在同一張桌子裡。所以我考慮做混合模型並添加id（用戶）作為隨機效果。
Re：具有主要成分的線性混合模型聽起來不錯 - 只是檢查。常見的錯誤，但不是在這種情況下。
Re：具有主要成分的線性混合模型很高興聽到，謝謝！
關於錯誤“限制46.340參數”的任何想法？我不能將所有參與者用作隨機效果嗎？
