我正在研究一个在两种治疗条件下围绕单个轴突/神经细胞的问题。所有相关问题都明确在轴突水平上，并且取决于单个轴突的特性（大小、髓鞘形成等）。然而，我认为将每个轴突视为一个独立的观察结果而不考虑它们属于哪些动物会作弊。因此，我想使用嵌套在动物中的轴突的两级方法。

阅读此内容，在我看来，我可以使用嵌套方差分析（aov在 R 中，使用 animal_id 作为随机效应）或多级线性模型（nlme/lme4具有随机截距）。但是我很难在它们之间做出决定（实际上，两者实际上都产生了相当相似的结果）。

这是我到目前为止所学到的：

• 我理解nlme/lme4使用最大似然方法，这应该使它们更适合不平衡设计，但我认为这对我来说不是一个特别大的问题。

• 我还听说过嵌套方差分析可能更适合较小的样本量的建议。这是真的？

• 最后，开发人员lme4似乎强烈反对将 p 值分配给他们的结果的想法。如果我理解正确，这是因为“自由度”在混合线性模型中不是一个非常直接的概念。但是每当我看到人们提出这个论点时，他们似乎也反对一般的 p 值和零假设检验。aov与 相比，信任嵌套中的 p 值是否有更好的情况lme4？

我非常感谢任何回答或评论。

谢谢