R 中混合多级模型的潜在轨迹-解网

问：

我有一个数据集（示例如下），我想根据个人的潜在轨迹对个人进行聚类，以对不同数据集的预测进行建模。由于多层次方面，我遇到了麻烦，并且正在寻求有关最佳方法（R 包）的建议，以对以下数据进行建模，以确定进一步建模的潜在分类。

在样本数据中，n/2 人（ID）属于干预组或对照组，其中每个人在各种测量类型中都有重复的前/后数据。

n <- 100

sampleDF <- data.frame(
  ID = factor(rep(1:n, each = 4)),  
  PrePost = factor(rep(rep(c("Pre", "Post"), each = 2), times = n)), 
  MeasurementType = factor(rep(rep(c("ScaleA", "ScaleB"), each = 1), times = 2 * n)), 
  Group = factor(rep(c(rep("Intervention", n/2), rep("Control", n/2)), each = 4)), 
  Score = rnorm(4 * n, mean = 3, sd = .5))

我最初尝试在 R 中使用 flexmix 包，但我找不到有关如何合并多个组的文档，如提供的示例数据所示

R 聚类混合模型多层次分析

R 中混合多级模型的潜在轨迹

latent trajectory for mixed multi-level models in R

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