我有一个重复测量设计，其中收集了 8 次治疗的数据，每种治疗在紧密间隔的时间间隔内重复 5-6 次（时间在研究中并不重要）。我在研究中只有 4 个科目，其中一个在三分之二的过程中退出了。据我所知，我有三种选择来分析这些数据：

1）使用混合模型与主题作为随机效应。这里的主要问题是只有 4 个受试者，因此对随机效应方差的估计将是不精确的。

2）将主题视为固定效果。有人向我提出了这个建议，但我不清楚这是如何解释重复测量不独立的事实。肯定不是吗？

3）折叠重复测量的数据，以便响应变量是给定受试者/治疗组合的所有重复值的总和或平均值。这消除了重复测量设计的需要，但似乎我失去了一些力量。

只有 4 个科目，我倾向于选择选项 3，但我很想听听人们的想法。