我正在自学混合模型，并试图拟合不同年龄段的儿童BMI和体育锻炼的模型。
这是一项纵向研究，多年来对儿童进行了追踪，收集了6个不同时间点的信息。现在，我只关注男性。
我的初始模型是这样：
lmer(BMI ~ Exercise + (1|ID))
我的顾问告诉我，我应该在录音的年份中加入这些信息，以考虑到这些年来孩子们的活动水平不同以及BMI /体重结果有所不同。
当对每个记录的年份进行回归拟合时，这是正确的，因为在后来的几年中，更多的运动->更多的BMI，这可能是由于运动更多的男孩正在获得肌肉质量。
他提议我做这个模型：
lmer(BMI~ Exercise + factor(Age) + (1|ID))
但是，以很小的t值产生的结果并不令人满意。
我正在考虑的模型是将年龄作为随机效应包括在内
lmer(BMI ~ Exercise + (1|ID) + (1|Age))
这会产生更可喜的结果，但我的顾问说这不太正确，我也听不懂他的解释。
我正在通过书籍自学混合模型，对此我有些困惑。
任何人都可以解释为什么将孩子的年龄作为随机效应是错误的吗？