混合模型：一种统计建模方法，把固定效应（对所有个体/组都相同的系统性影响）与随机效应（因个体、组、时间点等层级结构带来的随机差异）同时纳入模型。常用于重复测量数据、分层/聚类数据、纵向研究等情境。（也常称 mixed-effects model / linear mixed model）
/mkst mdl/
Mixed models help analyze data collected from students within different classrooms.
混合模型有助于分析来自不同班级学生的数据（学生嵌套在班级中）。
After controlling for age and treatment as fixed effects, the researcher used a mixed model with a random intercept for each hospital to account for clustering.
在将年龄和治疗作为固定效应控制后，研究者使用带有“每家医院随机截距”的混合模型来处理聚类效应。
“mixed（混合的）+ model（模型）”指把两类效应“混合”在同一个统计框架中：一部分参数作为固定效应直接估计，另一部分用随机效应刻画不同组/个体的变异。该术语在20世纪后半叶随方成分模型与（广义）线性模型的发展而在统计学与实验设计中广泛使用。
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