我是这样理解你的问题的：

• 你有两组参与者
• 每位参与者五次观察
• 基于五个观察，您可以提取单个汇总统计（例如，如果五个观察是五个时间点的性能，那么汇总统计可能是预测时间性能的回归线的斜率）

一般要点：

• 如果要检验汇总统计量上组间是否存在差异，可以进行标准自由度的标准 t 检验。
• 对每个人进行矿石观察将提高您衡量汇总统计数据的可靠性。
• 更高的测量可靠性意味着更大的预期组差异，因此更大的统计功效（参见可靠性衰减）。

如果不是有两组，而是对每个参与者测量一次数字变量，例如年龄，并且您希望将其与汇总统计数据相关联，则可以得出非常相似的观点。

有很多方法可以衡量一组参与者的某些东西。您只是碰巧将算法（例如，导致斜率的线性回归）应用于一组观察结果以得出您的度量。

这是一个非常简单的多级（又名分层）模型。Douglas Bate 他目前正在编写一本关于该主题的书（可在此处获取草稿：http: //lme4.r-forge.r-project.org/book/）。虽然有很多关于这个主题的书籍，但 Doug's 的另一个好处是围绕“lme”R 包进行设计，这是一个非常方便的包，旨在适应这种模型。我认为你最好去阅读那本书的第一章，并练习 R 中提供的示例。你总是可以带着更具体的问题回来。

关于您更具体的问题（即有多少自由度）：问题是您有多少重复。查看R 书第 19 章的前几页，了解此类会计的示例和指南。

我们可以在这里做会计，但我不明白你的实验设计（可能是由于词汇的不同，如果你用正式的（即数学）脚本解释它可能会更容易，并小心定义索引）。

您可能还想查看以下论文 Hurlbert, SH (1984) 伪复制和生态田间实验的设计。生态专着, 54, 187–211。