我想在分别于 2012 年和 2019 年收集的两个数据集上合并、分析和测试模型。它们都是重复测量，但是 2012 年的数据集是在 3 个会话和 24 名参与者中收集的，而 2019 年的数据集是在 6 个会话和 8 名参与者中收集的。另一个区别是 2019 年的数据集使用了我们机器的升级版本，但是两台机器的原始输出格式相同。
有没有办法解释这些差异（最好在 R/Python 中），还是最好单独建模？
我想在分别于 2012 年和 2019 年收集的两个数据集上合并、分析和测试模型。它们都是重复测量，但是 2012 年的数据集是在 3 个会话和 24 名参与者中收集的，而 2019 年的数据集是在 6 个会话和 8 名参与者中收集的。另一个区别是 2019 年的数据集使用了我们机器的升级版本，但是两台机器的原始输出格式相同。
有没有办法解释这些差异（最好在 R/Python 中），还是最好单独建模？