混合车型：跨界设计有哪些规格？我进行了一项交叉试验，健康志愿者两次来到实验室（中间间隔一段时间），并在两次神经调节干预之前和之后对手臂和脚进行感觉测试。 每个参与者都以随机分配的顺序经历这两种情况。 我们想看看神经调节干预措施对手臂和脚的结果是否有不同的影响。
我想使用混合模型分析（连续）结果（我使用 JMP Pro 16.2）。 我的固定效果是时间（基线和刺激后）、刺激（两个级别）、肢体（手臂和脚）以及它们的所有相互作用。 我添加了主题作为随机效果（仅拦截）。
我有两个层面的问题：
1. 基准值的核算
- 有人建议我通过将结果的基线值作为固定效应来调整。 这显然改善了模型的拟合度（降低了 AIC）并降低了参数估计的 SE，但我担心包含相同的值作为结果和预测变量。
- 此外，将受试者作为随机效应纳入其中是否已经解释了不同的基线值（需要注意的是，手臂和脚以及每个刺激水平的基线是不同的）。
- 为了解释这一点，我是否应该将主题（拦截）与肢体和刺激交叉，以解释两个会话中两个肢体的不同基线？ 如果是，我如何在模型中正确指定这一点？
- 另一种选择是计算变化分数（基线后），将其用作结果，然后将基线作为固定效应纳入其中以对其进行调整。
2. 协方差结构
- 我也一直在考虑是否需要指定协方差结构。 由于我只有两个时间点，我想我只有一对协方差需要估计，因此，我真的需要指定协方差结构吗？ 将受试者纳入随机效应是否不能解释同一受试者的观察结果的相关性？
- 如果我尝试指定协方差结构（在 JMP 中称为重复结构），则会遇到问题。 在 JMP 中，默认设置为残差。 但是，正如 JMP 手册中所述：“残差结构指定观测值之间不存在协方差，即误差是独立的。” 显然这里的情况并非如此。 当我尝试更合适的结构时，我遇到了麻烦。 因为我为每个受试者的每个时间点都有四个值（例如之前的时间点：每个肢体和每个刺激），所以我收到错误消息，如下所示： XXX 协方差模型要求没有受试者具有重复输入的重复值多变的。
抱歉发了这么长的帖子。 任何帮助我找到该模型最佳规格的帮助将不胜感激。
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