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我有来自 2x2 重复测量实验的数据。四个实验条件由 x1 和 x2 虚拟变量定义。IE，四个条件是：

x1 = 1 & x2 = 1
x1 = 0 & x2 = 0
x1 = 1 & x2 = 0
x1 = 0 & x2 = 1

此外，还有一个代表性别的性别假人。连续响应 var 是 resp。我正在尝试对此进行建模，并且在我阅读的一本书（Field）中演示了 nlme 中的 2x2 重复测量，作者使用 x1 和 x2 变量作为嵌套在人（id）中的级别，例如：

m1 <- 
    lme(resp ~ x1 + x2 + x1:x2 + gend,
        random = ~gend | id/x1/x2,
        data = df,
        method = "ML")

上述模型包括 x1、x2、交互作用和性别的固定效应。它还包括 gend 上的随机斜率，所有嵌套在 person 和 4 个实验条件中。这对我来说似乎很奇怪，因为它将两个实验条件嵌套在一个人体内。

为什么不只是这样定义：

m2 <- 
    lme(resp ~ x1 + x2 + x1:x2 + gend,
        random = ~gend | id,
        data = df,
        method = "ML")

IE，为什么嵌套级别 |id/x1/x2 而不仅仅是 |id 并包含 x1 和 x2 作为固定效果，因为 x1 和 x2 变量是级别 1（它们因条件而不是每个参与者而异）？

第二个问题：是否有关于指定 lme() 公式的明确参考？我没有找到任何小插曲，而且包装手册似乎没有指定您可以配置 lme() 固定和随机公式的所有不同方式。

数据样本：

df <- structure(list(
  id = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3), 
  x1 = c(0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L), 
  x2 = c(1L, 1L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L), 
  gend = c(0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 1L, 0L), 
  resp = c(12L, 15L, 13L, 17L, 19L, 20L, 11L, 14L, 15L, 10L, 15L, 17L)), 
  class = "data.frame", row.names = c(NA, -12L))
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