用于分析被试内设计的选项你好，
我正在设计一个实验来测试测量生理参数的变化（从基线），以响应单独或组合使用的两种不同治疗（A 和 B）。 资源有限，所以我试图以随机顺序对每个受试者（动物）进行所有治疗组合。
运行看起来像这样：
| 主题 | 时间 0（基线） | 时间1 | 时间2 | 时间3 | 时间 4 |
| 1 | 空值 | 一种 | 空值 | A+B | 乙 |
| 2 | 空值 | A+B | 乙 | 一种 | 空值 |
| 3 | 空值 | 空值 | 一种 | 乙 | A+B |
| 4 | 空值 | 乙 | A+B | 空值 | 一种 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
遗留效应是一个很大的问题，我希望解决这个问题的方法是在开始下一个随机治疗实例之前等待效应消失并返回到 time0（基线）值。我确信这不是万无一失的方法，但我必须量入为出。
我很好奇其他人是否对我将如何分析此类数据（MANOVA、GLMM 等）有意见，或者是否有更好的方法来安排我的运行以最终量化重要性。
谢谢
