我们为重复测量多成员（MM）数据开发了依赖Dirichlet过程（DDP）模型。这种数据结构出现在研究中，根据这些研究，干预通过一系列元素传递给每个客户，这些元素在不同的场合与其他客户的元素重叠。我们的兴趣集中在研究设计上，对于以共享或分组方式接受干预的患者，其序列重叠，其成员身份可能会随着多次治疗事件而改变。我们的激励应用程序侧重于评估通过一系列认知行为治疗环节（称为模块）进行治疗的团体治疗干预的有效性。开放注册协议允许客户在任何新模块开始时以可能在客户机之间产生唯一MM序列的方式进入。我们首先从一个模型开始，该模型由客户端和多个成员模块随机效应项组成，假设这些项是独立的。我们的MM-DDP模型通过为客户效应参数指定一组随机分布，放松了条件独立的客户和模块随机效应的假设，客户效应参数由唯一的模块参与集索引。我们证明了这种结构如何在重复测量的情况下促进检查群体治疗模块相对有效性的异质性。