对满足线性、独立、正态性和等方差的资料拟合线性混合效应模型时A. 模型无法拟合；B. 模型的估计比一般固定效应线性模型更精确；C. 模型的参数估计可能不稳定；D. 模型退化为一般固定效应线性模型；E. 以上都不对；

线性混合效应模型同时包含固定效应和随机效应，用于处理数据中的层次结构或重复测量。题目中提到的四个条件（线性、独立、正态性、等方差）是经典线性模型的基本假设。当这些条件满足时，若数据中的变异完全由固定效应解释，随机效应的方差可能被估计为零，此时模型退化为仅包含固定效应的普通线性模型。

关键分析步骤

1. 模型结构对比

   • 混合效应模型：包含固定效应（固定变量）和随机效应（如个体差异）。
   • 固定效应模型：仅包含固定效应，不考虑随机变异。

2. 条件分析

   • 题目中假设数据满足线性、独立、正态性和等方差，这是固定效应模型的理想条件。
   • 若数据的变异已完全由固定效应解释，随机效应部分的方差将趋于零，导致模型中不再需要随机效应。

3. 结论推导

   • 当随机效应方差为零时，混合效应模型的随机部分消失，模型等价于固定效应模型。

选项排除

• A：模型无法拟合——错误，条件满足时模型可拟合。
• B：估计更精确——错误，固定效应模型与混合模型在随机效应为零时精度相同。
• C：参数不稳定——错误，满足假设时参数稳定。
• D：退化为固定效应模型——正确，随机效应消失。
• E：以上都不对——错误，D正确。