混合效应模型：一种统计模型，把固定效应（对所有个体/组别相同的总体影响）和随机效应（因个体、组别、时间点等产生的随机差异）同时纳入，用于分析分层/聚类数据、重复测量或纵向数据。也常被称为多层模型/层级模型的一类实现方式。（在更广义语境下还可能指混合效应广义线性模型等变体。）
/ˌmɪkst ɪˈfekts ˈmɑːdəl/
We used a mixed-effects model to account for differences between students and classrooms.
我们使用混合效应模型来考虑学生与班级之间的差异。
After controlling for age and treatment as fixed effects, the mixed-effects model included a random intercept for each hospital to handle clustering.
在将年龄和治疗作为固定效应进行控制后，该混合效应模型为每家医院加入随机截距，以处理数据的聚类结构。
mixed 意为“混合的”，effects 指“效应/影响”，model 指“模型”。该术语来自统计学与生物统计、心理学、教育测量等领域，用来强调模型同时包含两类“效应”：一类是研究者关心、可解释的总体规律（固定效应），另一类是来自个体或组别差异、通常视为随机抽样结果的变动（随机效应）。
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