混合效应重复测量：个体水平变化估计计算及论文方法复现咨询

我手头有长格式的临床试验数据，正尝试复现Levine和Leucht在2016年发表于Schizophrenia Research（简称Scz Res）的论文《Identifying a system of predominant negative symptoms: Network analysis of three randomized clinical trials》中的分析方法，目前遇到了一些既涉及代码实现、又关乎统计逻辑的问题。

论文里作者提到：

为贴近临床试验中变化得分的计算方式，我们计算了估计变化得分（c...

看起来你这段引用的内容没写完，补充完整后我能更精准地帮你拆解问题。比如可以从这些方向展开讨论：

• 数据预处理环节：长格式数据如何转换为适配网络分析的结构？缺失值处理是否和论文保持一致？
• 统计细节疑问：这个“估计变化得分”和常规基线-随访变化得分有什么差异？论文中网络模型的选择（比如高斯图模型？）、正则化参数的确定方式是怎样的？
• 代码实现问题：如果用R或Python实现时遇到报错、结果和论文不符，也可以贴出具体代码片段和问题描述

内容的提问来源于stack exchange，提问作者RobMcC