R中数据选Friedman检验还是混合模型？是否需采用嵌套设计？

研究基础设定 #

• 核心响应变量为未来陆生哺乳动物物种分布区受极端事件暴露的比例差值（Difference of Proportion of Range Exposed, DPRE），取值范围为-1到1，代表历史时期到未来温室气体排放情景下的暴露比例增减幅度
• 研究覆盖5311种陆生哺乳动物
• 解释变量包含三类：3种温室气体排放情景（代表性浓度路径：RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5）、2个时间时段（近期2021-2040均值NF、远期2081-2100均值FF）、物种个体

待选统计分析方案 #

现有两种可参考的分析思路：

• Friedman检验方案：将物种作为区组的Friedman检验，可选择设置RCP嵌套于时段的嵌套模型，或同时纳入RCP和时段的双因素Friedman检验
• 线性混合模型方案：固定效应设置为RCP*TimePeriod，随机效应设置为(TimePeriod | Species)

预检验结果 #

t检验显示数据不符合正态分布，因此被建议用Friedman检验替代ANOVA；配对Wilcoxon秩和检验显示所有RCP下NF和FF均存在显著差异。此前分3个RCP分别做了Wilcoxon检验，也考虑过为每个RCP单独建模，但不符合Friedman检验的重复测量分析规范。

亚分布区维度分析疑问 #

另有一组分析的响应变量为亚分布区暴露比例差值，其余解释变量不变，需新增纳入14个IUCN生物群系维度分析，目前不确定两类方案的合理性：

• 方案一：运行14（生物群系）×3（RCP）×2（时段）共84个独立模型
• 方案二：设置时段和生物群系的双重嵌套模型
  必要时可提供完整数据集。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者matteo s.