激素水平被样品质量膨胀，即使在通过样品质量校正激素水平后也是如此(这是内分泌学家的常见问题(。
我试图确定治疗是否会影响激素水平，"校正"样品质量。lme(hormone levels ~ treatment, random= list(~1|INDIVIDUAL, ~1|sample mass), na.action="na.omit", method = "ML",dados)
但是，审稿人说我不能使用连续变量作为随机效应。 还有什么选择？
欢迎使用堆栈溢出。这个问题可能更适合交叉验证，因为它更多的是关于编码的统计数据。无论如何，我都会回答。
审阅者是正确的，您不能将连续预测变量作为随机效应。在此处查看有关此内容的一些讨论：https://stats.stackexchange.com/questions/105698/how-do-i-enter-a-continuous-variable-as-a-random-effect-in-a-linear-mixed-effect
要直接回答您的问题，另一种方法是将预测变量sample mass作为固定效应添加到模型中，其中它将是一个协变量。这意味着该模型将考虑激素水平如何随大小和治疗而变化。这是user63230的建议，我认为这是前进的正确方式。如果你有一个具体的预测，treatment如何随sample mass而变化，你可以包括一个交互作用。如果您预计治疗对不同个体的影响不同，则可以拟合随机斜率以对个体进行治疗。