我有一个正在处理的重复测量数据集。数据如下所示：
ID=c('X1', 'X1', 'X1', 'X1', 'X2', 'X2', 'X2', 'X3', 'X3', 'X3', 'X3', 'X4', 'X4', 'X4', 'X4', 'X5', 'X5', 'X5', 'X6', 'X6', 'X6', 'X6')
Diag=c('Con', 'Con', 'Con', 'Con', 'Con', 'Con', 'Con', 'AD', 'AD', 'AD', 'AD', 'AD', 'AD', 'AD', 'AD', 'FD', 'FD', 'FD', 'FD', 'FD','FD', 'FD')
Score=c(10, 9, 8, 8, 10, 9, 9, 5, 4, 3, 3, 5, 4, 3, 2, 5, 4, 3, 6, 5, 4, 3)
Time=c(1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4)
dat <- data.frame(ID, Time, Diag, Score)
其中 ID = 参与者 ID，诊断 = 诊断，时间 = 重复评估，分数 = 分数
我想计算 AD 和 FD 组分数的 z 分数，与“Con”组分数（对照组）和“时间”相关。例如，时间 2 的 AD 和 FD 组的 z 分数应相对于时间 2 的对照组计算（忽略缺失变量）
我能想到的唯一方法是将数据框拆分为不同的“时间”，计算 z 分数并将数据框合并在一起，但这非常痛苦且耗时（当我尝试合并时有时会给我 NA数据框）。
有没有更好的方法来做到这一点？