请问在r语言中，线性混合模型跑出来的结果没有随机效应，应该用什么方法处理？还可以用线性混合模型继续做吗？
线性混合模型（Linear Mixed Effects Models, LMM）是一种在统计学中用于处理数据的方法，它能够处理具有固定效应和随机效应的数据。固定效应可以看作是一种"平均"或"全局"效应，而随机效应则是指数据中的个体差异。
如果在R语言中使用LMM并发现没有随机效应，那么你可能需要重新评估你的模型。这可能意味着你的数据不适合使用LMM，或者你在选择模型时可能有所误解。
检查你的数据：首先，你需要确定你的数据是否真的包含随机效应。如果数据中的个体差异很小，或者数据没有足够的重复观察，那么可能无法检测到随机效应。
重新考虑你的模型：如果你的数据确实包含随机效应，但是LMM没有检测到，那么可能是因为你的模型设定有误。你可能需要重新考虑你的固定效应和随机效应的选择，或者尝试使用不同的LMM变体。
使用其他模型：如果你的数据不包含随机效应，那么LMM可能不是最合适的模型。你可以考虑使用其他类型的模型，如线性回归模型或广义线性模型等。
最后，如果你对结果还有疑惑，建议你寻求一个统计顾问的帮助，他们可以帮助你更好地理解你的数据和模型选择。