在此研究场景下对数据进行重缩放是否合理？

咱们结合你的研究目标、实验设计和模拟数据的特点，分情况讨论重缩放的合理性：

1. 针对不同时间点的size单独重缩放：合理且推荐 #

如果你的分析需要同时用到幼体（time = before）和成体（time = after）的size数据——比如想探索幼体大小对成体大小的预测能力，或者在分析成体大小与类别的关系时控制幼体大小作为协变量——那对两个时间点的size分别做重缩放（比如标准化为均值0、方差1，或归一化到[0,1]区间）非常合理：

• 你的模拟数据里，幼体和成体的size量级差异极大（幼体均值_{1000，成体均值}5000），直接放在同一模型里会让幼体size的效应被成体size的量级掩盖，无法准确评估其作用。
• 单独重缩放能让两个阶段的size处于可比尺度，同时保留每个阶段内A/B类别的变异信息，不会干扰你核心研究目标（类别与成体大小的关系）的分析。

2. 对所有size数据统一重缩放：不推荐 #

这种做法合理性很低：

• 幼体和成体size本质是不同发育阶段的指标，本身就没有直接可比性。统一缩放后，你会混淆“发育阶段带来的大小差异”和“类别带来的大小差异”，直接干扰你对核心研究问题的判断。

3. 仅针对成体size重缩放：视分析方法而定 #

如果你的核心分析只聚焦于成体大小与类别的关系，重缩放的必要性取决于你选用的统计方法：

• 如果是用线性模型（比如lm(size ~ category, data = subset(d, time == "after"))）这类经典方法，重缩放不是必须的——原始尺度的结果更易解释（比如能直接得出“A类比B类成体平均大X个单位”）。
• 如果是用对变量尺度敏感的方法（比如基于距离的聚类、支持向量机，或者模型中包含交互项且变量量级差异大），那对成体size做重缩放是合理的，能提升模型稳定性，让结果更可靠。

额外适配你的配对设计建议 #

你的数据是配对结构（每个id对应幼体和成体两次测量），如果要控制幼体大小来分析成体大小与类别的关系，建议使用配对模型（比如混合效应模型：lmer(size ~ category + size_before + (1|id), data = reshape(d, idvar = "id", timevar = "time", direction = "wide"))）。这时候对size_before和size_after分别标准化，能让模型系数的解释更直观（比如“幼体size每变化1个标准差，成体size对应变化Y个标准差”）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Remi.b