你猜的没错！针对你的研究场景，F1-LD-F1绝对是正确的选择，我来给你理清楚背后的逻辑：

先明确两个设计的核心差异 #

在nparLD包的框架里：

• F1-LD-F1：对应「单被试间因素 + 单被试内因素」的混合设计，专门用于同时分析组间差异（独立分组）和组内重复测量差异的场景。
• F2-LD-F1：则是针对「双被试内因素」的重复测量设计（比如同一个受试者接受两种不同干预+多个时间点的测量），完全不匹配你的分组逻辑。

对应你的研究场景 #

你的数据结构完美契合F1-LD-F1的要求：

• 被试间因素：组别（患者组/对照组，独立分组，属于非重复的类别变量）
• 被试内因素：时间点（运动前、运动后30分钟、运动后24小时，同一受试者的重复测量）
• 你要同时分析组间差异（比如患者和对照组的基线差异）、组内时间变化差异（比如运动前后的变化趋势），以及两者的交互效应（比如患者组和对照组的运动后变化是否不同），这些都是F1-LD-F1的核心分析目标。

简单代码示例参考 #

如果你的数据框包含ID（受试者编号）、Group（组别）、Time（时间点）、y（MR测量指标）这几个字段，调用nparLD的基本代码会是这样：

library(nparLD)
# 拟合模型
ld_model <- nparLD(y ~ Group * Time, 
                   data = your_dataset,
                   subject = "ID",
                   design = "F1-LD-F1")
# 查看结果
summary(ld_model)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者N. Szilvia