所以我是线性混合模型的新手，知道基本的R，但是仅此而已。我从概念上理解混合模型的思想，但是在语法和解释上遇到了麻烦。
我有一个结果指标（血液水平），并试图查看它们是否随时间变化（我在几天内有变化，但也可以变成二分基线/跟进变量）。但是，它们最终都在测试机上进行了分批测试，这导致批间差异。但是，批次对于每个参与者-时间组合都是唯一的（例如，参与者1可能在时间点1对批次2进行了测试，但在时间点2对了批次3进行了测试，而参与者2可能在两个时间点都对了批次4进行了测试）。
因此，我想使用主体ID作为随机效果，将其他ID作为固定效果对此建模。
语法可能是：
lme.model <- lmer(bloodlevel ~ batch + time + (1 | ID), data = dataset, REML=T)
时间是初次抽血后的时间（在基线时为0，例如随访90天）。
当我这样做时：anova(lme.model)获取p个值，输出如下：
Type III Analysis of Variance Table with Satterthwaite's method
Sum Sq Mean Sq NumDF DenDF F value Pr(>F)
batch 5.8020 5.8020 1 54.080 0.6147 0.4365
Time 4.5306 4.5306 1 52.394 0.4800 0.4915
我不清楚如何解释这一点。这是否意味着两个时间点之间样本血液水平差异的p值为0.4915？还是对此建模的正确方法是什么？
我仍在学习此知识，请原谅我的无知。
编辑：请有人帮我这个忙吗？