我最近完成了一项研究，我将参与者随机分配到两个治疗组中的一个。我在基线、干预后、1 个月和 4 个月对参与者进行了一些测试，其中包含大量的结果变量。我计划运行几个混合方差分析来检查组 x 时间的交互。一些比较将是 2（组）x 2（时间：基线和干预后）比较，一些将是 2（组）x 3（时间：基线、1 个月、4 个月）比较。
在开始我的分析之前，我比较了两个治疗组的所有基线变量。如果我使用 0.05 的 alpha 水平或 2 个基线变量，如果我使用 0.01 的 alpha 水平来比较组，我发现这些组在 4 个基线变量上有所不同。
我对此有两个问题：
我应该使用什么 alpha 级别来比较基线组？我在考虑 0.01 的 alpha 水平，因为我正在比较两组的 24 个基线特征，我认为我应该选择比 0.05 更严格的 alpha 水平，以减少家庭方面的错误率，因为大量测试正在执行，但从我的读数看来，大多数人使用 0.05。你有什么建议吗？
我该如何处理这些差异？我可以将这些变量作为协变量包括在内，但我的样本量非常小，使用 4 个协变量似乎不合适（这也是我倾向于只接受在 .05 水平上显着的差异的部分原因）
对此的任何帮助将不胜感激！