很抱歉问我的问题，尽管我知道论坛上有一些关于混合效果模型的主题。但我认为我的问题有些不同。我必须回答一个关于重复测量的问题。这是一组被跟踪进行抑郁症治疗的人：146人（男性和女性），每个受试者测量8次。我必须回答一个性别组的治疗是否比另一组更好。我感兴趣的变量是ScoreHamilton（用于评估抑郁状态的分数）、GROUPE（性别：男性或女性）、TEMPS（不同的访问时间）、NUMERO（受试者 ID）我知道我必须使用混合效应模型，但我不确定我的脚本（如下）是正确的。

modMix_H0 <- lme(ScoreHamilton ~ TEMPS + GROUPE,
                 random = ~1+TEMPS|NUMERO,
                 data = Ham_norm.mix)`

我拟合了变量TEMPS（时间）和GROUPE（性别），比如固定效应和NUMERO（主题），比如随机效应。我想知道这是否正确。

我对制作随机效果的方式有点犹豫。我尝试像这样进行随机截距和随机斜率，~1+TEMPS|NUMERO因为我注意到制作随机效果的人曾经这样做~1+TIME|ID（通常）。现在我想知道为什么我不能将我的变量GROUPE、类似的东西~1+GROUPE|NUMERO或类似的东西放在随机术语中~1+TEMPS+GROUPE|NUMERO。

我的问题的另一部分是输出的解释。以下是模型总结的结果：

summary(modMix_H0)

Linear mixed-effects model fit by REML
 Data: Ham_norm.mix 
       AIC      BIC    logLik
  6628.782 6663.471 -3307.391

Random effects:
 Formula: ~1 + TEMPS | NUMERO
 Structure: General positive-definite, Log-Cholesky parametrization
            StdDev     Corr  
(Intercept) 4.73695760 (Intr)
TEMPS       0.08200003 -0.353
Residual    4.72718973       

Fixed effects: ScoreHamilton ~ TEMPS + GROUPE 
                Value Std.Error  DF   t-value p-value
(Intercept) 22.989933 0.5959364 905  38.57783   0e+00
TEMPS       -0.352266 0.0109268 905 -32.23866   0e+00
GROUPEHomme  2.952001 0.8013428 144   3.68382   3e-04
 Correlation: 
            (Intr) TEMPS 
TEMPS       -0.359       
GROUPEHomme -0.652  0.012

Standardized Within-Group Residuals:
        Min          Q1         Med          Q3         Max 
-2.66404151 -0.58774912  0.02206275  0.56281247  3.97325207 

Number of Observations: 1052
Number of Groups: 146 

我不知道如何解释所有参数，它们如何影响我的最终结果的解释（即对GROUPE汉密尔顿分数的影响），以及我的模型的质量。

不过，我解释这个结果的方式是男性（ ）的分数明显高于Homme女性。因此，治疗改善了女性的精神状态（最低分），这是我没想到的结果。这让我想知道我计算模型的方式。

我还有其他问题。我的变量VISIT是我变成数字的因素。无论我的变量VISIT是因子还是数字，它会改变一些东西吗？na.omit由于我的数据集有很多缺失值，无论我是否在模型中使用，它是否会改变我的结果？