如果温度水平 X1...X5 是特定的度数，我不确定如何完全跨越温度和刺激（热/冷）。我假设“温度”由 5 个顺序类别组成，从“可能引起最小不适”到“可能引起我的研究伦理委员会允许的最大不适”，然后允许与热/冷方向交叉。

如果是这种情况，那么您认为 3 个响应变量可能不会是独立的是正确的，因此如果您进行多变量检验，您可能会增加您的功效（相对于 3 个单独的分析）。坦率地说，我必须承认我的第一个倾向是简单地进行三个单独的分析，每个响应变量一个，但那是因为我对多变量测试的机制不是很了解。也就是说，鉴于 3 个响应变量之间可能存在依赖关系，跨 3 个独立的方差分析的显着结果可能最合理地被认为是这种依赖关系的表现，而不是 3 个真正独立的现象集。

我很确定您不应该通过添加“响应变量类型”作为预测变量将所有 3 个响应变量集中到一个单变量分析中；如果您的响应变量的尺度和方差非常不同，这种方法可能会遇到麻烦。据推测，多变量分析具有将这些差异考虑在内的特征。（但是，我想知道混合效应分析是否也能够处理这种差异？我是混合效应的新手，但我怀疑它可能......）

至于您在此线程和其他线程中使用多级模型的建议，我认为以这种方式进行分析比重复测量方差分析没有任何好处。MLM 只是 OLS 回归的扩展，并提供了一个明确的框架来模拟组级别（通常称为“上下文”）对较低级别估计的影响。我从你的例子中猜想你没有具体的“背景”，除了在个人内部重复测量，这在重复的方差分析设计中得到了解释（无论如何你对测量特定个体的影响不感兴趣，只是为了控制这个非-独立）。从这个意义上说，您所描述的群体和性别都不是“背景”，它们只能是直接影响（或者至少您只能观察它们是否具有直接影响）。

在这个例子中，传销只是让事情复杂化了。它并不能直接解决您的问题，即几个相关的措施是非独立的，您无法衡量结果的任何组级别特征，因为您只有两个组，并且您的层次结构是交叉分类的并且具有三个级别，（观察仅嵌套在 1 个个体中，但性别和组嵌套并不相互排斥）。您列为项目目的的所有事情都可以使用重复的方差分析来完成，只需将组、性别和组*性别交互效应纳入模型。

这超出了您问题的范围，但我永远不会同意性别是嵌套在其中的一组观察。

我认为重复测量在这里不合适 - 据我了解您的协议，五个温度（热或冷）不是重复测量，因为它们发生在不同的温度下。

但是，确实感觉您需要在每个温度组的五个级别上进行一些数据缩减。您可能最好考虑一些探索性分析，以确定痛觉与序数温度输入之间关系的一般形式在冷热组之间是什么关系；然后将其减少为线性斜率或指数函数；然后将该单个变量建模为您的因变量，并将性别和 A/B 作为因素。

潜在增长曲线建模也可能是合适的，但这超出了我的范围。