我的数据如下所示：因变量是语言任务的得分（数字）。我有$2$ 主题变量之间：

1. 年龄（年轻与年老：分类）
2. 语言（单语与双语：分类）

然后，我有$3$ 主体内变量（任务条件）：

1. 动词类型（2 个值：分类）
2. 焦点（2 个值：分类）
3. 确定性（2 个值：分类）

有两种随机效应：

1. 主题
2. 物品

我在 R 中运行一个lmer模型。我想包括随机截距和随机斜率。

问题：为 RE 主题的主题内因子（so 和 ）包含随机斜率，为 RE 项目包含主题间因子（so和verbtype）的随机斜率是否有意义？focusdefinitenessagelanguage

如果是，则模型将如下所示，因此所有因素都作为两种随机效应的随机斜率：

lmer(score ~ age * language * verbtype * focus * definiteness + 
             (1+age+language+verbtype+focus+definiteness|subject) + 
             (1+age+language+verbtype+focus+definiteness|item), 
     data)

直觉上，我觉得将主体间因素 (age和language) 作为主体的随机斜率和项目间因素 (verbtype和focus)definiteness作为项目的随机斜率是没有意义的。如果这种直觉是正确的，那么模型将是：

lmer(score ~ age * language * verbtype * focus * definiteness + 
             (1+verbtype+focus+definiteness|subject) + (1+age+language|item), 
     data)

这些模型中哪一个更有意义？