对满足线性、正态性,但是不满足独立、等方差的资料适宜拟合采用()进行分析。 A. 固定效应方差分析模型B. 一般的线性回归模型C. 线性混合效应模型D. 广义线性模型E. 以上都不对

考查要点：本题主要考查不同统计模型的适用条件，特别是对数据假设（独立性、等方差）的理解。

解题核心思路：

1. 明确各模型的假设条件：固定效应模型、线性回归模型通常要求数据独立且方差齐性；混合效应模型能处理非独立数据和异方差；广义线性模型针对非正态分布。
2. 匹配题目条件：题目中数据满足线性、正态性，但不满足独立和等方差，需选择能放松这两个假设的模型。

破题关键点：

• 混合效应模型的优势：允许存在随机效应，可处理数据相关性（如分层或重复测量）；可通过灵活的方差结构应对异方差。

选项分析

A. 固定效应方差分析模型

• 假设：要求观测独立且方差齐性。
• 结论：题目中数据不满足独立和等方差，因此不适用。

B. 一般的线性回归模型

• 假设：误差项独立且方差相等。
• 结论：同理，无法满足题目条件。

C. 线性混合效应模型

• 特点：
  1. 随机效应：可建模数据相关性（如分组或时间效应）。
  2. 灵活方差结构：允许不同组方差不同或自定义协方差形式。
• 结论：符合题目中“非独立、非等方差”的需求。

D. 广义线性模型

• 适用场景：处理非正态分布数据（如二项分布、计数数据）。
• 结论：题目已满足正态性，无需使用广义线性模型。

E. 以上都不对

• 排除：选项C已符合要求，因此E错误。