有一个实验，其中采集生物样本进行多种处理和对照。对于每种处理，我们有足够的资源来评估 5 个样本。

一些研究人员建议（出于技术原因）对于每次处理，我们应该收集十个样本并将它们合并，这样我们就有五个池，每个池由两个混合在一起的生物样本组成。

我的主要兴趣是了解样本之间生物变异性背景下的处理效果大小，如果每个池将是两个生物样本的平均值，我认为这将丢失（或分析复杂）（还有其他原因不合并，主要是因为这些库与其他不合并的样本和测量值不兼容）。但是，由于技术原因，我们可能会被迫进行池化。

我的问题：

1. 我们可以从池的方差中估计潜在的生物学方差吗？的预期为得到生物方差的估计值，对吗？$\frac{\sigma^2}{2}$$\sigma^2$$2$
2. 实验设计实际上有点复杂，它的分析将涉及建模组和随机效应（混合效应模型）。主要问题将是了解在人群（而不是池）背景下的治疗效果。是否可以将池合并到模型中？

为了详细说明第二个问题，我将举一个模型的具体例子。考虑如下随机块设计（我希望我做对了......）：

$Y_{ij}=\beta_0 + \beta_j\cdot T_j + \eta_i\cdot G_i + \epsilon_{ij}$

其中有处理的固定效应（）和实验批次的随机效应（）。我会使用 R 中的or库来分析它，应用混合效应模型。但是我很困惑如果样本被合并我会做什么。$\beta_j$$\eta_i$nlmelmer